JPWO2007132593A1 - 交通情報提供装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

ユーザの状況に応じた好適な方法で交通情報を提供する交通情報提供装置を提供する。交通事象情報を取得する交通事象情報取得部（１０１）と、交通情報を提供する交通情報提供部（１０３）と、前記交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積部（１０４）と、ユーザの現在位置を逐次検出する位置情報検出部（１１０）と、前記ユーザの移動履歴を蓄積する移動履歴蓄積部（１１１）と、前記交通情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定部（１１３１）と、前記ユーザの移動経路を受け付ける経路受付部（１０６）と、前記認知性と移動履歴とをもとに前記移動経路からの迂回走行の有無を判定する迂回経路走行判定部（１０７）と、前記迂回走行の有無をもとに交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出部（１０８）と、前記規則に照らして交通情報の提供を制御する情報提供制御部（１０２）とを備える。

Description

本発明は、交通に関する情報をユーザに提供する交通情報提供装置に関し、特にカーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）等、移動体端末機器においてユーザの状況に応じた好適な方法で交通情報を提供する技術に関する。

従来、カーナビゲーションシステム等の移動体端末においてユーザによって設定された渋滞レベルを蓄積しておき、行き先経路上に渋滞が発生した場合、設定された渋滞レベルに応じて渋滞回避経路を提供する装置がある（特許文献１）。

図３５は、特許文献１に開示される装置の構成例を示す図である。

図３５において、経路設定部１１は、ユーザの経路を設定する手段である。渋滞情報提供部１３は例えばＶＩＣＳ情報など、渋滞情報を提供する手段である。走行経路上渋滞判定部１２は、設定経路上に渋滞情報が存在するか否かを判定する手段である。渋滞度合設定部１６は、迂回経路を探索する渋滞の度合を設定する手段である。渋滞度合設定部１６は、設定された渋滞の度合を渋滞度合蓄積部１７へと蓄積する。そして走行経路上に渋滞が存在すると判定された場合、その渋滞の度合と設定された渋滞の度合を考慮して迂回経路探索判定部１４において迂回経路を探索し、表示部１５へと表示する。

図３６は、表示部１５に表示される画面の一例を示す図である。図３６における画面１に示すようにユーザは例えば「高」、「中」、「低」の３つの段階に分けられた渋滞の度合を設定する。そして設定経路上に渋滞が発生した場合、設定された渋滞の度合を満たす場合に、画面２に示すように探索された迂回経路が表示されることとなる。
特開２００３−４４６９号公報

上記特許文献１に開示された発明は、前述のように渋滞があった場合に迂回経路を提供する際の渋滞のレベルを、あらかじめ設計された複数のレベルの中から一つ、ユーザが自ら設定し、当該設定された渋滞のレベルに応じて迂回経路の提供の有無を制御する。従って、そのレベルはユーザが自ら設定するとはいえ、状況に応じて変化するものではない。

ところが、ユーザが迂回経路などの交通事象をもとに提供される情報を必要とする場合の渋滞のレベルは、ユーザの状況に応じて異なる。すなわち、ユーザは、不慣れな土地において多少の渋滞ならば迂回経路を利用せず渋滞路を進行するであろう。また、多くのユーザは、迂回経路が極端に狭い、右左折が多い、住宅街の中を通るといったように、迂回経路の条件が悪い渋滞地点では、条件の良い迂回経路がある地点に比べて、より高いレベルの渋滞を我慢して渋滞路を進行すると考えられる。

このように、迂回経路情報などの交通情報が必要となる渋滞のレベルは、ユーザの状況によって様々であり、ユーザが設定した固定的なレベルに応じて自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの状況に応じた好適な方法で交通情報を提供する交通情報提供装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る交通情報提供装置は、交通情報を提供する交通情報提供装置であって、交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得手段と、前記交通事象情報に関係する交通情報をユーザに提供する交通情報提供手段と、前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積手段と、ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出手段と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付手段と、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定手段と、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出手段と、新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御手段とを備える。

本発明に係る交通情報提供装置は、算出された規則をもとに交通に関する情報の提供の制御を行うことで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１における交通情報提供装置の構成の一例を示す図である。 図２は、交通情報提供部によって提供される交通情報を説明するための図である。 図３は、表で表された渋滞情報の一例を示す図である。 図４は、移動中のユーザの位置を示す図である。 図５は、ユーザの移動を説明するための図である。 図６は、検出された位置情報を表で示した図である。 図７は、移動履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を示す図である。 図８は、ユーザの別の移動を示す図である。 図９は、移動履歴の一例を示した図である。 図１０は、カーナビの画面表示範囲の一例を示す図である。 図１１は、迂回経路を走行した場合の移動を示した図である。 図１２は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。 図１３は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。 図１４は、現在位置と画面表示の尺度から現在表示されている領域の算出について説明するための図である。 図１５は、情報提供状態蓄積部に情報提供状態履歴として蓄積された渋滞情報を示す図である。 図１６は、ユーザの移動を示す図である。 図１７は、情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報認知履歴の一部を示す図である。 図１８は、情報認知履歴の一例を詳細表示画面の場合について示した図である。 図１９は、渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図であり、（ａ）は経路受付部で受け付けた経路の一例を示す図、（ｂ）はユーザが実際に走行した履歴の一例を示す図、（ｃ）は情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報の一例を示す図である。 図２０は、渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図であり、（ａ）は経路受付部で受け付けた経路の一例を示す図、（ｂ）はユーザが実際に走行した履歴の他の一例を示す図、（ｃ）は情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報の一例を示す図である。 図２１は、情報認知履歴蓄積部へ蓄積された情報を列挙した図である。 図２２は、渋滞提供モデルの算出を説明する図である。 図２３は、情報提供の一例を示す図である。 図２４は、情報提供の別の一例を示す図である。 図２５は、学習過程を示すフローチャートである。 図２６は、情報提供モデル算出過程を示すフローチャートである。 図２７は、情報提供制御過程を示すフローチャートである。 図２８は、ある地点でのユーザの移動等を示した図である。 図２９は、本例に示すユーザの情報認知履歴を示した図である。 図３０は、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。 図３１は、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。 図３２は、情報認知履歴を示す図である。 図３３は、本発明を実施するための最小構成を示す図である。 図３４は、本発明を実施するための最小構成の他の例を示す図である。 図３５は、従来の交通渋滞情報提供装置の構成の一例を示す図である。 図３６は、従来の交通渋滞情報提供装置による表示例を示す図である。

符号の説明

１１ 経路設定部
１２ 走行経路上渋滞判定部
１３ 渋滞情報提供部
１４ 迂回経路探索判定部
１５ 表示部
１６ 渋滞度合設定部
１７ 渋滞度合蓄積部
１０１ 交通事象情報取得部
１０２ 交通情報提供制御部
１０３ 交通情報提供部
１０４ 情報提供状態蓄積部
１０５ 迂回経路探索部
１０６ 経路受付部
１０７ 迂回経路走行判定部
１０８ 交通情報提供規則算出部
１０９ 交通情報提供規則蓄積部
１１０ 位置情報検出部
１１１ 移動履歴蓄積部
１１２ 地図情報蓄積部
１１３ 情報認知履歴蓄積部
１１３１ 情報認知判定部

本発明の実施の形態における交通情報提供装置は、交通情報を提供する交通情報提供装置であって、交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得手段と、前記交通事象情報に関係する交通情報をユーザに提供する交通情報提供手段と、前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積手段と、ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出手段と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付手段と、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定手段と、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出手段と、新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御手段とを備える。

この構成によれば、算出された規則をもとに交通に関する情報の提供の制御を行うことで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

また、前記交通情報提供装置はさらに、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された交通情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定手段と、前記情報認知判定手段で判定された認知性を蓄積する情報認知履歴蓄積手段とを備え、前記迂回経路走行判定手段は、さらに前記情報認知履歴蓄積手段に蓄積された認知性を用いて、前記期待される移動経路を意図的に走行したか意図的に迂回したかを判定し、前記交通情報提供規則算出手段は、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出してもよい。

また、前記交通情報提供装置はさらに、前記移動履歴および前記位置情報検出手段より検出される現在の位置情報をもとに将来の移動経路を予測する移動先予測手段を有し、前記経路受付手段は、前記移動先予測手段によって予測された経路を前記受付経路としてもよい。

この構成によれば、ユーザの迂回行動から学習された規則をもとに、新たな交通情報の提供を制御することで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

また、前記交通事象情報は、渋滞に関して、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、及び速度のうち少なくとも１つを表し、前記交通情報は、前記渋滞に関係する渋滞情報であり、前記渋滞情報規則算出手段は、渋滞情報を提供するか否かを定める閾値を前記規則として算出し、前記情報提供制御手段は、新たな交通事象情報が取得されると、前記新たな交通事象情報によって表される、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、又は速度が前記閾値未満である場合に、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する渋滞情報の提供を抑制してもよい。

この構成によれば、渋滞情報の提供を適切に抑制できるので、渋滞情報を過剰に提供してユーザの運転タスクを阻害する不都合を回避できる。

また、前記交通事象情報は、さらに渋滞の発生位置を表し、前記渋滞情報規則算出手段は、異なる位置を表す複数の交通事象情報についてそれぞれ独立した規則を算出することが望ましい。

この構成によれば、渋滞情報の提供を渋滞発生地点ごとに独立して、きめ細かに制御することが可能となる。

また、前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供された様態を表す様態情報、及び前記様態に応じた認知性を表す認知信頼値を蓄積し、前記交通情報提供規則算出手段は、前記期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、前記意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを、前記認知信頼値で重み付けして用いて、前記規則を算出してもよい。

ここで、前記情報提供手段は、前記交通情報を画面に表示する表示手段からなり、前記様態情報とは、前記表示手段に表示された表示位置、表示時間、表示タイミング、スクロールの有無、の少なくとも一つを含む情報であるとしてもよい。また、前記情報提供手段は、前記交通情報を音声で提供する音声提供手段からなり、前記様態情報とは、前記音声提供手段で提供された提供場所、提供時間、提供タイミングの少なくとも一つを含む情報であるとしてもよい。

この構成によれば、交通情報がユーザによってどの程度の確度で認知されたかを認知信頼値を用いて認知性に反映できるので、認知されたか否かの二値情報として認知性を表す場合に比べて、交通情報の提供の制御を、より高い精度で行うことができる。

また、前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供されたときの走行地点を表す提供位置を蓄積し、前記交通情報提供装置は、さらに、前記位置情報検出手段と、前記経路受付手段をもとに渋滞を回避できる回避可能地点を算出する迂回可能地点算出手段を有し、前記迂回経路走行判定手段は、前記提供位置が前記回避可能地点より前の場合、迂回走行と判定してもよい。

この構成によれば、ユーザが渋滞の事実を知らずに取った行動を、迂回走行の判定から除外できるので、より正確な判定が可能となる。

以下、本発明に係る交通情報提供装置について図面を参照しながら説明を行う。

（実施形態１）
図１は、本実施の形態における交通情報提供装置のシステム構成の一例を示す図である。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。

交通事象情報取得部１０１は交通事象に関する情報を取得する手段である。例えばカーナビの場合、ＦＭや光ビーコン等を介して、渋滞情報や工事、通行止めなどの交通規制に関する情報などが、例えばＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）情報として取得可能となっている。本実施の形態において交通事象情報取得部１０１は、例えばこれら渋滞情報や交通規制に関する情報等（以下、交通事象情報とする）を取得する手段とする。

交通情報提供部１０３は、例えばカーナビなどの表示画面とし、交通事象情報取得部１０１で取得された交通事象情報を含む種々の交通情報をユーザに提供する手段である。以下、図を用いて具体例を説明する。

図２は、交通情報提供部１０３によって提供される交通情報を説明するための図である。図２において矢印は交通事象情報の中の渋滞に関する渋滞情報を示すものである。例えば図２において交差点「緑１」から「華１」までが渋滞していることを矢印で示している。また交差点「南３町」から交差点「南１町」や、「西華２」から「西華１」までが渋滞していることを示している。

ＶＩＣＳの渋滞情報は、所定の地点（ノード）とノードを結ぶリンク形式（ＶＩＣＳリンクという）で渋滞の箇所を表すのが一般的である。図２において星印はノードを表すものとする。例えば交差点「華１交差点」はノードＩＤ「Ｎ（ノード）２５」で表されている。ＶＩＣＳリンクはこれら各交差点や「自宅」、「華町会社」等のランドマークをノードとし、ノードとノードを結ぶリンクで表すこととする。また、結ばれたリンクの長さが渋滞の距離を表すこととなる。例えば、「南１町（Ｎ３１）」における渋滞は、「南３町（Ｎ３３）」、「南２町（Ｎ３２）」と長い距離にわたって渋滞していることとなり、例えば矢印の長さで表すのが一般的である。

さらにＶＩＣＳリンクは、リンク間の車の平均時速より、その地点の渋滞の度合（渋滞レベル）を示す情報として取得されるのが一般的である。渋滞レベルは、例えば平均時速４０ｋｍ以上を渋滞レベル０の「通常通り」、平均時速が２０ｋｍ以上４０ｋｍ未満を渋滞レベル１の「混雑」、平均時速２０ｋｍ未満の渋滞レベル２の「渋滞」の３段階に分けられている。一般的にカーナビでは、渋滞を経路上に矢印で表し、さらに渋滞の度合を色で表すものが一般的であり、本実施の形態においても同様の様態で説明することとする。

具体的には、図２において例えば「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」や、「南３町（Ｎ３３）」から「南１町（Ｎ３１）」は「渋滞」しているものとし、斜線で塗りつぶした矢印で表す。一方、「西華１交差点（Ｎ３６）」から「西華２町（Ｎ３７）」は「混雑」しているものとし、白抜きの矢印で表す。さらにＶＩＣＳ情報として、平均時速と距離より各渋滞箇所を通過するに要する渋滞時間が提供されている。例えば「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」は「１０分」、「南３町（Ｎ３３）」から「南１町（Ｎ３１）」は「２０分」、「西華２」から「西華１」は「５分」等、渋滞時間が示されている。

図３は、図２に示す渋滞情報を表で示したものである。各渋滞の箇所を渋滞ＩＤで表す。例えば渋滞ＩＤ「００１」は、図２における「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」の渋滞情報を表したものであり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞レベル「２（渋滞）」、渋滞距離「１ｋｍ」、旅行時間「１０分」と示されている。あるいは渋滞ＩＤ「００２」は、「緑２交差点（Ｎ２３）」から「緑１交差点（Ｎ２４）」を表したものであり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞レベル「０（通常通り）」、渋滞距離「０ｋｍ」、旅行時間「０分」と、渋滞が発生していないことを示している。このように交通事象情報取得部１０１はこのようにＶＩＣＳから提供される渋滞情報を取得する。

図１において、経路受付部１０６は、目的地や移動経路等を受け付ける手段である。例えば本実施の形態では、ユーザの目的地設定などにより目的地までの経路探索が行われ、探索された目的地までの経路をその入力とする。

位置情報検出部１１０はユーザの現在位置を検出する手段である。例えばカーナビの場合、ユーザの現在位置を検出するＧＰＳが備えられ、約１秒間隔など所定の間隔で緯度経度情報が検出される。本実施の形態において位置情報検出部１１０はＧＰＳ等で構成されるものとし、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出することとする。

迂回経路探索部１０５は、経路受付部１０６において受け付けた経路と、交通事象情報取得部１０１で取得された渋滞情報から、経路上に渋滞がある場合に迂回経路を探索する手段である。例えばカーナビにはＶＩＣＳ情報から取得される情報をもとに目的地までの経路を再探索する機能（リルート機能）が備わっているのが一般的であり、本実施の形態における迂回経路探索部１０５も同様にリルートを行う手段とする。

交通情報提供制御部１０２は、交通情報提供部１０３によって行われる情報の提供を制御する手段である。交通情報提供部１０３は、例えば目的地までの経路や交通事象情報、迂回経路等を表示画面に表示しながらユーザを目的地まで誘導することとなる。以下、図を用いて説明する。

図４には「自宅」を出発して「華町会社」へ向かう途中のユーザの位置が示されている。位置情報検出部１１０はこのようにユーザの移動に伴う位置情報を検出する。また、例えばユーザによって目的地「華町会社」が入力され、「自宅」から交差点「緑４」、「緑３」、「緑２」、「緑１」、「華１」、「華２」を通過し「華町会社」までの経路探索されている。探索された経路を黒い太線で示す。例えば経路受付部１０６は探索されたこれら経路を入力とし、交通情報提供制御部１０２の制御のもと、表示画面へと表示することとなる。

また、図４に示す探索された経路上には交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生しているため、迂回経路探索部１０５において迂回経路が探索されている。他方の黒い太線で示すように、迂回経路として交差点「緑４」、「緑３」、「緑２」、「華４」、「華３」、「華２」を通過し「華町会社」へ到達する経路が探索されている。

本発明における交通情報提供装置は、このように交通事象情報取得部１０１で取得された渋滞情報や、探索された経路等を表示しながらユーザを目的地まで誘導し、ユーザは提供された情報をもとに経路を選択などして移動を行うこととなる。例えば経路上に渋滞が発生した場合、渋滞を回避するために提供される迂回経路を選択して華町会社へ向かうこととなる。

一方、ユーザによっては渋滞が発生しても必ずしも迂回経路を利用するとは限らない。多少の渋滞ならば迂回経路を利用せずそのまま移動する場合もある。このようなユーザにとって例えば自動的に行われるリルートは不要となり、自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。特にカーナビの場合、運転に集中するために不要な情報提供を抑制するのが好ましい。一方、逆に少しの渋滞でも迂回経路を利用する場合もある。このようなユーザにとってリルートは必要な情報となり、運転中の操作は危険を伴うため、自動で行うのが望ましいこととなる。

このようにユーザによって許容できる渋滞の度合は様々であり、ユーザの許容できる渋滞の度合に応じて迂回経路等の情報を制御する必要が生じる。そこで本実施の形態では、提供された交通事象情報とユーザの移動の履歴をもとに、迂回経路等、交通事象情報に伴う情報の提供に関する規則（以下、情報提供モデルとする）を算出し、算出された情報提供モデルをもとに情報提供の制御を行う。

図１において、移動履歴蓄積部１１１は、位置情報検出部１１０で検出されたユーザの移動に伴う位置情報を、移動の履歴として蓄積する手段である。本実施の形態では例えば地図情報蓄積部１１２に蓄積された地図情報をもとに緯度経度で検出された位置情報をノードへと変換し、ノードの系列で蓄積することとする。なぜなら、ＧＰＳ等で検出される緯度経度は誤差を有し、また情報量としては膨大なものとなるためマッチングの容易さ等を考慮したものである。以下、図を用いて具体例を説明する。

図５はユーザの移動を説明するための図である。検出された位置情報を白い丸印で示す。図５においてユーザは交差点「緑１」と「華１」間の渋滞を回避するため、交差点「緑３」を右折し、「緑２」を通過し、「華４」を左折し、「華３」、「華２」と迂回経路を走行したことを示している。またこの移動に伴い、位置情報が検出されている。

図６は検出された位置情報を表で示したものである。例えば日時「２００５年２０日７時４５分」に東経「１３５度１３分１０秒」、北緯「３４度２４分１５秒」とＧＰＳによって検出される緯度経度情報と時刻情報が検出されている。例えばこの東経「１３５度１３分１０秒」、北緯「３４度２４分１５秒」はノード「Ｎ１００」の「自宅」を示す位置であるとする。あるいは日時「２００５年２０日７時５０分」に検出された東経「１３５度１５分２４秒」、北緯「３４度２２分１４秒」は「Ｎ２１」の交差点「緑４」であるとする。本実施の形態では例えば地図情報等をもとに検出された緯度経度情報をノードへと変換し、ノードの系列で移動履歴を蓄積する。

図７は移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴を示す図である。図７には図５で示す移動が移動履歴として蓄積されている。具体的には履歴ＩＤ「００１」として「自宅」を「７時４５分」に出発し、「Ｎ２１（緑４）」、「Ｎ２２（緑３）」、「Ｎ２３（緑２）」、「Ｎ２８（華４）」、「Ｎ２７（華３）」、「Ｎ２６（華２）」を経由し、「Ｎ５１（華町会社）」へ到着した移動履歴が蓄積されている。

図８は別の移動を示す図である。図８において交差点「緑１」、「華１」間の交通状況は、渋滞レベル「１（混雑）」、渋滞距離「５００ｍ」、渋滞時間「５分」と、図５と比較して渋滞のレベルは低く、ユーザはこの程度の渋滞ならばわざわざ迂回経路を利用せず、そのまま移動したことを示していることとする。図８に示すようにユーザは交差点「緑３」を右折した後、「緑２」を左折し、「緑１」、「華１」、「華２」とそのまま通過していることを示している。

図９は、図８に示す移動履歴を示したものである。図９において履歴ＩＤ「０１０」として「自宅」を「７時３５分」に出発し、「Ｎ２１（緑４）」、「Ｎ２２（緑３）」、「Ｎ２３（緑２）」、「Ｎ２４（緑１）」、「Ｎ２５（華１）」、「Ｎ２６（華２）」とそのまま移動し、「Ｎ５１（華町会社）」へ到着した移動履歴が蓄積されている。

このような状況の場合、本ユーザにとっては迂回経路の情報は不要であり、抑制する必要が生じることとなる。図５および図８に示すように、ユーザによって渋滞を許容する度合は様々であり、本実施の形態では提供された渋滞情報と、移動履歴をもとに情報提供モデルを算出する。

ところで、提供された渋滞情報および移動履歴を用いて情報提供モデルを算出するためには、当該渋滞をユーザが認知した上で回避したのか否かを判定する必要が生じる。例えば、渋滞を認知していないにも関わらず当該渋滞した箇所を通過した情報を用いてモデルを算出すると、正確なモデルを算出できないからである。以下、具体例を用いて説明する。

図１０において黒い四角で示す枠は、例えばカーナビの表示画面とする。例えばカーナビではユーザの移動とともに画面が移動し、地図や経路を表示しながらユーザの誘導を行うのが一般的である。またその表示様態は２Ｄや３Ｄ、あるいは鳥瞰図など様々であり、さらに地図の縮尺も任意に設定することが可能であるのが一般的である。

例えば図１０では２Ｄ表示であり、さらにユーザの近辺を詳細に示す詳細表示であるとする。このような表示を行う場合、自分の近辺を詳細に知ることはできるが、経路の先にある渋滞情報等は、画面をスクロール等させない限り知ることができない。例えば図１０に示す画面を見たユーザは、交差点「緑２」を左折した後、その先にある交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることをまだ認知していない。その後しばらく走行して初めて交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していること知ることなる。

もし当該渋滞の箇所とその程度を事前に知っていれば交差点「緑２」を直進し迂回経路を進行していたとしても、この場合にはもはや渋滞を回避することができないために当該渋滞に進入し、その程度の渋滞を回避しなかったことを示す移動履歴が蓄積されることとなる。したがってこのような履歴を用いて情報提供モデルを算出すると正確にユーザの渋滞を許容する程度を算出することができない。

図１１は迂回経路を走行した場合の移動を示したものである。図１１において交差点「緑１」、「華１」間の渋滞は図１０と比較して低いとしている。また表示画面を四角の枠で示し、図１０と同様、詳細表示であるとする。ユーザは交差点「緑２」を直進し、「華４」を左折し、つまり迂回経路を走行している。このとき詳細表示を見ているユーザは、交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることを知らずに当該経路を選択している。

もし当該渋滞の箇所とその程度を事前に知っていれば迂回経路は選択せずにそのまま渋滞路を進行していたとしても、この場合には渋滞の程度が低いにも関わらず迂回経路を採ったことが移動履歴として蓄積されることとなる。したがってこのような履歴を用いて情報提供モデルを算出した場合も正確にユーザの渋滞を許容する程度を算出することができない。

そこで本実施の形態では、ユーザが渋滞を認知したかうえでの通過か否かの情報を用いて情報提供モデルの算出を行う。

図１において、情報提供状態蓄積部１０４は、交通情報提供部１０３によって提供された情報の状態を履歴（以下、情報提供状態履歴とする）として蓄積する手段である。例えば渋滞情報は表示画面に矢印として表示されるのが一般的である。そこで本実施の形態では、画面上に渋滞情報が表示されたか否かを判定し、表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したとみなし、渋滞情報が提供されたとして蓄積する。以下、図を用いて説明する。

図１２は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。ユーザは現在、交差点「緑４」を通過した地点に位置している。図１２において四角枠で示す表示画面は、地図を広域に表示する広域表示であるとする。このように広域表示の場合、ユーザは経路の先の渋滞情報を把握することが可能となる。例えば移動経路上である交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることが画面内に矢印で示されており、このように画面に表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したとみなすことができるため、情報提供状態蓄積部１０４へ渋滞情報を蓄積する。

画面に表示されたか否かの判定は、例えば画面表示の尺度をもとに現在表示されている領域を算出することによってなされる。図１３は、図１２と同様の画面と渋滞情報を示したものである。図１３の画面は、北の方角を常に画面の上に表示するヘディングアップ表示とする。この場合、縦軸は緯度、横軸が経度で表すことができる。例えば図１３では現在、東経１３５度２２分００秒から東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１０分００秒から北緯３５度１２分００秒の領域が表示されていることとなる。一方、渋滞の発生している交差点「緑１」は、東経１３５度２４分１０秒、北緯３５度１７分１０秒、「華１」は、東経１３５度２４分１０秒、北緯３５度１７分２０秒と、表示された画面領域内に含まれることとなる。そこで当該渋滞箇所は表示されたという情報を蓄積することとなる。

図１４は、現在位置と画面表示の尺度から現在表示されている領域の算出について説明するための図である。一般的にカーナビ等は、現在位置を中心にその周辺の地図情報を設定された縮尺で画面に表示する。さらに移動先方向がより分かるように移動先方向を優先するように表示するのが一般的である。

例えば図１４においてユーザは、東経１３５度２３分３０秒、北緯３５度１０分３０秒に位置している。また図１４の画面表示の縮尺は「２０００メートル」と設定されているものとする。これはユーザの位置から前方および左右に約２０００メートルの領域を表示する旨の設定であるとする。この現在位置と画面の縮尺より、画面左上は東経１３５度２２分００秒、北緯３５度１２分００秒、画面右上は東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１２分００秒と算出される（１度は約１５００メートルとして計算している）。また画面左下は東経１３５度２２分００秒、北緯３５度１０分００秒、画面右下は東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１０分００秒と算出される。そしてこの画面の表示領域内に渋滞箇所が含まれるか否かで判断することとなる。

図１５は、情報提供状態蓄積部１０４に情報提供状態履歴として蓄積された渋滞情報である。ＶＩＣＳ情報として取得される情報のうち、画面に表示された情報とその状態が蓄積されている。例えば渋滞ＩＤ「００１」として渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞時間「１０分」、そして提供された状態「画面表示」として蓄積されている。

なお、ＶＩＣＳ情報からは、交差点「南３」から「南１」間にも渋滞が発生していることも分かる。しかしこの渋滞情報は画面には表示されておらず、ユーザは当該箇所の渋滞を把握していないため、当該情報は用いられない。また画面内には交差点「西華２」、「西華１」間にも渋滞が発生していることが分かる。したがってユーザは当該箇所の渋滞を認知している可能性はある。しかし「華町会社」へ向かって移動している本ユーザにとって当該渋滞は考慮するものではないため、こちらも考慮しないこととする。

つまり本実施の形態では、例えば受け付けた移動経路上に発生した渋滞であって、さらに画面に表示されたか否かの情報を用いて提供状態を蓄積することとする。とはいえ、必ずしもユーザは受け付けた経路に沿って移動するとは限らないため、例えば画面上に表示され、ユーザが認知したと推定できる渋滞情報はすべて蓄積しておき、後に移動履歴等を参照して再度考慮する情報の選択を行うこととしてもよい。

一方、画面に表示されユーザが当該渋滞箇所を認知したとしても、渋滞を回避することが可能な地点で把握したか否かが重要となる。そこで本実施の形態では、例えば移動先経路と迂回経路から渋滞が最終的に回避可能な地点を算出し、渋滞が回避可能な地点を通過する前にユーザが渋滞を認知したか否かの判定を行う。

図１において、迂回経路走行判定部１０７は、情報提供状態蓄積部１０４に蓄積された渋滞情報と、移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴より、ユーザが渋滞を認知した上で迂回経路を走行したか否かの判定を行う手段である。まず経路受付部１０６で受け付けた経路と、提供され蓄積された渋滞情報、およびその迂回経路とから最終的に迂回が可能な分岐点（以下、最終迂回可能地点とする）を算出する。そして、情報認知判定部１１３１は算出された最終渋滞回避地点を通過する前に当該渋滞をユーザが認知したか否かの判定を行う。そしてこれら情報（情報認知履歴とする）を情報認知履歴蓄積部１１３へと蓄積する。そして蓄積された情報認知履歴と移動履歴より、ユーザが当該渋滞を回避したか否かを判定する。以下、図１６を用いて説明する。

図１６は図１２と同様、ユーザの移動を示す図である。図１６において経路受付部１０６で受け付けた交差点「緑２」を左折して「緑１」、「華１」を通過する経路が黒い太線で示されている。交差点「緑１」、「華１」間には渋滞が発生していることを示している。一方、交差点「緑２」を直進し、「華４」で左折し、「華３」、「華２」を通過する迂回経路が黒い点線で示されている。迂回経路走行判定部１０７は、これら入力経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する。この場合、交差点「緑２」で分岐しており、この交差点「緑２」が最終迂回可能地点となる。そして最終迂回可能地点を通過する前に渋滞を認知したか否かの判定を行う。

例えば図１６の場合、ユーザは現在、交差点「緑３」の手前に位置しており、最終迂回可能地点である交差点「緑２」を通過する前に画面上には「緑１」、「華１」間の渋滞が表示されている。したがってユーザは渋滞を回避することができる地点以前に渋滞を把握したと推定できる。そこで最終迂回可能地点前に渋滞を把握したとして、情報認知履歴として蓄積する。

図１７は情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された情報認知履歴の一部である。図１５に示す提供情報の状態に加え、最終迂回可能地点前に提供されたとして情報が付与されている。ここでは、「迂回可能」欄に「丸印」で示されている。さらに移動履歴を参照し、後にユーザがとった行動を考慮することで、渋滞を把握した上でどのように行動したかを算出することができることとなる。例えば渋滞を回避した場合、当該渋滞は本ユーザにとっては回避を望む渋滞度合ということになる。一方、渋滞を回避せずにそのまま移動した場合、当該渋滞は本ユーザにとっては気にする程度ではなく、例えば、以後、迂回経路を抑制する等の制御をすることが可能となる。

一方、前述の図１０等に示すように最終迂回可能地点を越えて初めて画面に表示され認知される場合は、渋滞回避が不可能であるため、後にユーザがとった行動を考慮しないこととする。なぜならこのような場合、渋滞の度合に関わらずユーザは回避できず、当該渋滞箇所を走行しなければならないため、情報提供モデル算出に用いるのは不適切だからである。

例えば図１８は、図１０のような詳細表示画面の場合の情報認知履歴を示したものである。図１７と同様、交差点「緑１」、「華１」間の渋滞情報が示され、走行してしばらくすると画面に表示されるため提供状態「画面表示」となっている。一方、詳細表示の場合、当該渋滞箇所の情報を認知するころには既に最終迂回可能地点である交差点「緑２」を通過してしまっているため、「迂回可能」欄には「バツ印」が記録されており、後にユーザがとった行動を考慮しないこととなる。

次に、最終迂回可能地点前に渋滞を認知した情報と移動履歴より、当該渋滞を回避して走行したか否かを判定する。

図１９（ａ）〜（ｃ）は渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図である。ここでは図５に示す状況を用いて説明する。まず、図１９（ａ）には経路受付部１０６で受け付けた経路が示されている。「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達する経路が入力されている。図１９（ｃ）には、情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された交差点「緑１（Ｎ２４）」、「華１（Ｎ２５）」間の情報が蓄積されている。渋滞が発生し、かつ最終迂回可能地点以前にユーザは認知しているとして迂回可能欄には「丸印」が付与されている。

図１９（ｂ）にはユーザが実際に走行した履歴が蓄積されている。図１９（ｂ）には図７と同様、移動履歴ＩＤ「００１」には「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「華４」、交差点「華３」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達した履歴が蓄積されている。両経路を比較すると、入力された経路である交差点「緑１」、「華１」に対して実際にユーザが走行した経路は交差点「華４」、交差点「華３」を通過しており、つまり「緑１」と「華１」間の渋滞を迂回するために「華４」、「華３」の経路を通過したと考えることができる。そこで迂回経路走行判定部１０７では、渋滞を回避して走行した旨の情報を付与する。例えば図１９（ｃ）の「迂回履歴」欄に「丸印」を記録する。このように情報認知履歴にさらに最終的に迂回したか否かの情報を付与し、再び情報認知履歴として蓄積することとする。

図２０（ａ）〜（ｃ）は、図８に示す状況を用いて渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図である。まず、図２０（ａ）には図１９（ａ）同様、経路受付部１０６で受け付けた経路が示されている。「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達する経路が入力されている。図２０（ｃ）には、情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された交差点「緑１（Ｎ２４）」、「華１（Ｎ２５）」間の情報が蓄積されている。図１９と同様、最終迂回可能地点以前にユーザは認知しているとして迂回可能欄には「丸印」が付与されている。図８に示す状況において渋滞の程度は、渋滞時間「５分」、渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞レベル「１（混雑）」となっている。

図２０（ｂ）にはユーザが実際に走行した履歴が蓄積されている。図２０（ｂ）には図９と同様、移動履歴ＩＤ「０１０」には「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達した履歴が蓄積されている。両経路を比較すると、ユーザは入力された経路に沿って実際も移動したことを示している。つまり「緑１」と「華１」間に渋滞が発生しており、事前に認知してはいたが、この程度の渋滞であれば本例に示すユーザは迂回せず、経路通り通過したと考えることができる。そこで迂回経路走行判定部１０７では、渋滞を回避せずに走行した旨の情報を付与する。例えば図２０（ｃ）の「迂回履歴」欄に「バツ印」を記録する。

図１において、交通情報提供規則算出部１０８は、迂回経路走行判定部１０７で実際にユーザが迂回したか否かの情報をもとに渋滞情報等を提供する渋滞度合等の情報提供の規則を算出する手段である。そして算出された情報提供モデルを交通情報提供規則蓄積部１０９へと蓄積する。

図２１は、情報認知履歴蓄積部１１３へ蓄積された情報を列挙したものである。前述の通り、情報認知履歴蓄積部１１３にはユーザが過去走行した際、最終迂回可能地点前に表示され、ユーザに認知されたと推定できた渋滞情報が蓄積されている。

図２１の上部には認知後、ユーザがその渋滞を迂回したか否かの情報（迂回履歴）別に列挙してある。例えば渋滞ＩＤ「００１」は図１９に示す情報認知履歴であり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞時間「１０分」、渋滞レベル「２（渋滞）」、提供状態「画面表示」、迂回可能「○」、迂回履歴「○」と、ユーザは当該渋滞を認知した後、迂回したことを示している。この他、渋滞ＩＤ「００７」、「０１５」、「０１８」、「０１９」、「０２０」、「０２１」の計７つの各地点において提供された情報認知履歴が示されている。

図２１の下部には、ユーザは渋滞を認知した後、当該渋滞を迂回せずに移動した情報が示されている。渋滞ＩＤ「０１０」は図２０に示す情報認知履歴であり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞時間「５分」、渋滞レベル「１（混雑）」、提供状態「画面表示」、迂回可能「○」、迂回履歴「×」と、ユーザは当該渋滞を認知した後、迂回せずに移動したことを示している。この他、渋滞ＩＤ「０１１」、「０１２」、「０１６」、「０１７」、「０２２」、「０２３」の計７つの各地点において提供された情報認知履歴が示されている。

交通情報提供規則算出部１０８は、迂回したか否かを示すこれらの情報をもとに渋滞情報等を提供する渋滞度合を算出する。ここでは例えば渋滞時間を用いて情報提供モデルを算出する。なお、渋滞レベルは単に３段階に分かれているのみであり、また渋滞距離は経路によるものであり、より柔軟にユーザ特有の情報提供モデルを算出するためここでは渋滞時間を用いることとする。以下、図２２を用いて説明する。

図２２は、渋滞提供モデルの算出を説明する図である。図２２に示すグラフは、横軸に渋滞時間、縦軸にその頻度を表したものである。例えば、図２１に示す渋滞ＩＤ「００１」、「０１５」、「０１８」は迂回をした履歴であり、また各地点において渋滞時間が「１０分」であったため、迂回した履歴で渋滞時間が「１０分」の頻度は３回となる。同様に図２１に示す情報より各渋滞時間の頻度を算出すると「８分」が「１回」、「９分」が「１回」、「１１分」が「１回」、「１２分」が「１回」となる。また、これら頻度と渋滞時間から、渋滞を回避する場合の平均渋滞時間は「１０分」と算出される。

一方、図２１に示す渋滞ＩＤ「０１０」、「０１７」は迂回をしなかった履歴であり、また各地点において渋滞時間が「５分」であったため、迂回しなかった履歴で渋滞時間が「５分」の頻度は２回となる。同様に図２１に示す情報より各渋滞時間の頻度を算出すると「３分」が「２回」、「４分」が「３回」となる。また、これら頻度と渋滞時間から渋滞を回避しない場合の平均渋滞時間は「４分」と算出される。

さらに算出された迂回を回避する場合の平均渋滞時間と、迂回を回避しない場合の平均渋滞時間より、閾値を算出することができる。例えば「４分」、「１０分」の両値の中間である「７分＝（１０＋４）÷２）」を閾値とすることができる。つまり、過去ユーザが渋滞を回避したか否かの情報より、ユーザが普段渋滞を回避する場合の時間の閾値「７分」を算出することができる。そしてこの渋滞時間の閾値を情報提供をする際の規則（情報提供モデル）とし、交通情報提供規則蓄積部１０９へと蓄積する。

なお、ここでは各クラス（迂回した場合と迂回しない場合の２つのクラス）の閾値を、両クラスの平均値を求め、さらにその平均値の中間として算出したが、これに限ったものではない。例えばＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）等の、従来知られている２つのクラスの閾値を算出する手法を用いてもよい。

交通情報提供制御部１０２は、交通情報提供規則蓄積部１０９に蓄積された情報提供モデルを参照して、提供する交通情報を制御する。以下、図を用いて説明する。

図２３は、情報提供の一例を示す図である。図２３はカーナビの画面とする。今、ユーザは「自宅」を出発し「奈良山図書館」へと向かっているとする。ここで移動経路上の「奈良山３」と「奈良山２」の間に渋滞が発生し、交通事象情報として取得される。ここで当該渋滞の度合を参照すると渋滞時間が「９分」であったとする。交通情報提供規則蓄積部１０９には、上述のように渋滞平均時間の閾値「７分」が蓄積されており、この閾値以上であるため、例えば「富野２」、「富野１」を通る迂回経路を算出してユーザに提供している。

図２４は、情報提供の別の一例を示す図である。状況や地理的関係は図２３と同様とする。しかし図２４においては「奈良山３」と「奈良山２」の間に発生した渋滞の度合が異なる。図２４において発生した渋滞は、渋滞時間が「３分」であったとする。交通情報提供規則蓄積部１０９には、上述のように渋滞平均時間の閾値「７分」が蓄積されており、この閾値未満であるため、本ユーザにとっては迂回するほどの渋滞ではないため、迂回経路の提供を抑制している。

このように、ユーザによっては渋滞が発生しても必ずしも迂回経路を利用するとは限らず、ユーザ毎に情報を必要とする渋滞の程度は異なる。多少の渋滞ならば迂回経路を利用せずそのまま移動するようなユーザにとって、例えば自動的に行われるリルートは不要となり、自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。特にカーナビの場合、運転に集中するために不要な情報提供を抑制するのが好ましい。

本実施の形態に示すように、提供された渋滞情報とユーザの移動履歴より、ユーザの情報提供モデルを算出し、モデルに応じて情報提供を制御することで、安全で快適な走行を支援することが可能となる。

以下、図２５、図２６、図２７のフローチャートを用いて本発明の動作を説明する。まず、本実施の形態における動作は、学習過程と、情報提供モデル算出過程と、算出された情報提供モデルをもとに情報提供を制御する過程の３つの過程に分けることができる。以下、各過程の動作を説明する。

図２５は学習過程を示すフローである。まず経路受付部１０６で行き先の経路を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして位置情報検出部１１０で位置情報を検出し（ステップＳ１０２）、地図情報蓄積部１１２に蓄積された地図情報を参照するなどして（ステップＳ１０３）、ノードへと変換し（ステップＳ１０４）、移動履歴蓄積部１１１へ移動履歴を蓄積する（ステップＳ１０５）。

一方、交通事象情報取得部１０１で渋滞情報を取得する（ステップＳ１０６）。なお、この交通事象情報取得ステップＳ１０６は、必ずしも前述の移動履歴蓄積に係る一連のステップ（Ｓ１０１〜Ｓ１０５）の後である必要はなく、並列処理を行ってもよい。そして移動経路上に渋滞が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。存在しない場合はステップＳ１１５へ進む。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ１１５）、到着した場合（ステップＳ１１５のＹｅｓ）終了し、到着しない場合は（ステップＳ１１５のＮｏ）、ステップＳ１０２へと戻り、位置情報検出等（ステップＳ１０２）を繰り返す。

一方、渋滞情報が存在する場合は（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、迂回経路走行判定部１０７において渋滞を回避する走行をしたか否かの判定へ移る。まず、迂回経路探索部１０５おいて迂回経路を探索し（ステップＳ１０８）、迂回経路走行判定部１０７において移動経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する（ステップＳ１０９）。

そして渋滞が交通情報提供部１０３画面に表示されているか否かの判定を行う（ステップＳ１１０）。表示されている場合は（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、画面に表示された情報を情報提供状態蓄積部１０４へと蓄積する（ステップＳ１１１）。これにより、ユーザは当該渋滞を認知したと推定できることになる。一方、表示されない場合は（ステップＳ１１０のＮｏ）ステップＳ１１５へと進む。

次に、当該渋滞が表示されたときのユーザの位置が最終迂回可能地点の前か否かの判定を行う（ステップＳ１１２）。最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ１１２のＹｅｓ）、迂回可能な渋滞として情報認知履歴として蓄積する（ステップＳ１１３）。一方、最終迂回可能地点の前でない場合（ステップＳ１１２のＮｏ）、迂回が不可能な渋滞として情報を蓄積する（ステップＳ１１４）。

そして目的地に到着したか否かの判定を行う（ステップＳ１１５）。目的地に到着した場合（ステップＳ１１５のＹｅｓ）、当該学習過程である提供情報の状態と、移動履歴の蓄積を終了する。一方、目的地に到着していない場合（ステップＳ１１５のＮｏ）、ステンプＳ１０２へと戻り、これら提供情報の状態と、移動履歴の蓄積の動作を繰り返す。

次に、図２６のフローチャートを用いて情報提供モデルの算出過程の動作を説明する。まず情報認知履歴蓄積部１１３には、前述の図２５に示すフローによって蓄積された情報認知履歴が蓄積されている。具体的には、図１７等に示すように最終迂回可能地点前に渋滞が表示されてユーザが認知したと推定された情報が蓄積されている。また、移動履歴蓄積部１１１には、図７、図９に示すように移動履歴が蓄積されている。これらの情報を用いて交通情報提供規則算出部１０８において情報提供モデルを算出する。

まず、経路受付部１０６で受け付けた経路を参照する（ステップＳ２０１）。また移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴を参照する（ステップＳ２０２）。これらをマッチングすることで迂回したか否かを判定する（ステップＳ２０３）。迂回した場合（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、迂回したノードを含む渋滞情報を参照し（ステップＳ２０４）、渋滞情報に迂回した旨の情報を付与する（ステップＳ２０５）。

具体的には図１９（ａ）及び（ｂ）に示すように、受け付けた経路と、実際の走行である移動履歴とのマッチングにより、経路「Ｎ２４」「Ｎ２５」を迂回して経路「Ｎ２８」「Ｎ２７」を走行したと判定する（ステップＳ２０３のＹｅｓ）。そしてこれらノードを含む渋滞情報を参照し（ステップＳ２０４）、迂回した旨の情報である「迂回履歴」にフラグ（本実施の形態では丸印で表す）を立てる（ステップＳ２０５）。

一方、迂回しなかった場合（ステップＳ２０３のＮｏ）、移動履歴上の渋滞情報を参照し（ステップＳ２０６）、渋滞情報に迂回しなかった旨の情報を付与する（ステップＳ２０７）。

具体的には図２０（ａ）及び（ｂ）に示すように、受け付けた経路と、実際の走行である移動履歴とのマッチングにより、受付経路通りを走行したと判定する（ステップＳ２０３のＮｏ）。そして移動履歴上に存在した渋滞報を参照し（ステップＳ２０６）、迂回しなかった旨の情報である「迂回履歴」にフラグ（本実施の形態ではバツ印で表す）を立てる（ステップＳ２０７）。なお、ここでは再び情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積することする。

次にこうして得られた情報認知履歴より、交通情報提供規則算出部１０８において情報提供モデルを算出する。まず、情報認知履歴を参照する（ステップＳ２０８）。例えば図２１は情報認知履歴の一例である。そして迂回した場合の渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ２０９）、平均渋滞時間を算出する（ステップＳ２１０）。前述の図２２に示すように迂回した場合の平均渋滞時間「１０分」が算出される。

一方、迂回しなかった場合の渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ２１２）、平均渋滞時間を算出する（ステップＳ２１３）。前述の図２２に示すように、迂回しなかった場合の平均渋滞時間「４分」が算出される。

そして閾値を算出する（ステップＳ２１４）。例えば前述の図２２に示すように、これら平均値の中間である「７分」が算出される。そして交通情報提供規則蓄積部１０９へ情報提供モデルとして蓄積する（ステップＳ２１５）。

次に、上記フローによって得られた情報提供モデルを用いて情報提供の制御の動作を図２７のフローチャートを用いて説明する。

情報提供制御の動作フローは、前述の図２５の学習過程の動作と並行して行われる。したがって、動作ステップの一部は学習過程の動作フローと共用される。まず経路受付部１０６で行き先の経路を受け付ける（ステップＳ１０１ａ）。そして位置情報検出部１１０で位置情報を検出する（ステップＳ１０２ａ）。

この後、図２５に示す学習過程では移動履歴を蓄積するフローへと進むが（ステップＳ１０３からステップＳ１０５等）、この情報提供制御の動作では、交通事象情報取得部１０１で渋滞情報を取得する（ステップＳ３０２）。そして移動経路上に渋滞が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。存在しない場合はステップＳ３１２へ進む。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ３１２）、到着した場合（ステップＳ３１２のＹｅｓ）終了し、到着しない場合は（ステップＳ３１２のＮｏ）、ステップＳ１０２ａへと戻り、位置情報検出以降のステップを繰り返す。

一方、渋滞情報が存在する場合は（ステップＳ３０３のＹｅｓ）情報提供モデルを参照してこれら渋滞情報に関する情報提供の制御を行う。まず、迂回経路探索部１０５おいて迂回経路を探索し（ステップＳ３０４）、迂回経路走行判定部１０７において移動経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する（ステップＳ３０５）。そして最終迂回可能地点の前か否かの判定を行う（ステップＳ３０６）。最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、ステップＳ３０７へ進み、最終迂回可能地点以降の場合（ステップＳ３０６のＮｏ）、ステップＳ３１２へと進む。

最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、取得された渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ３０７）、情報提供モデルを参照する（ステップＳ３０８）。そして渋滞時間が情報提供モデルの閾値以上か否かを判定する（ステップＳ３０９）。閾値以上の場合のみ、迂回経路を提供する（ステップＳ３１０）。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ３１２）、否の場合（ステップＳ３１２のＮｏ）、ステップＳ１０２ａへと戻り、これらの動作を繰り返す。

（変形例１）
ここまで、渋滞情報を提供するか否かの平均渋滞時間の算出を、情報提供状態履歴のうち、渋滞時間をもとに行う例について説明した。この構成によれば、ユーザが迂回経路を表示するための渋滞のレベルをあらかじめ設定することなく、そのユーザの迂回履歴に応じて必要と推定される迂回経路のみが提供されるので、ユーザにとって煩雑感がない快適な情報提供が実現される。

しかしながら、課題の項で述べたように、同じユーザの渋滞を許容できる度合が各渋滞箇所によって異なる場合もある。そこで、地点ごとに情報提供モデルを算出してもよい。以下、図２８、図２９を用いて説明する。

図２８は、ある地点でのユーザの移動等を示したものである。図２８において「自宅」を出発し「ゴルフ場」へ向かうユーザの経路が黒い太線で示されている。そして経路上の交差点「京２」、「京３」間に渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞時間「３分」の渋滞が発生し取得されているとする。例えば前述の例においてユーザの情報提供モデルは情報提供状態履歴であってすべての地点の渋滞時間をもとに閾値「７分」を算出していたが、一方、ユーザによっては各渋滞場所によって迂回するか否かの行動が異なることもある。例えば本例に示すユーザは、この地点の場合、少しの渋滞でも迂回する傾向があるとする。このような場合、たとえ渋滞時間「３分」の渋滞であっても迂回経路を自動で提供するのが望ましいこととなる。そこで地点ごとに迂回するか否かの閾値を算出し、情報提供を制御することとしてもよい。

図２９は本例に示すユーザの情報認知履歴を示したものである。図２１等と同様、各渋滞情報と、その後の移動履歴より迂回したか否かの情報（丸印等で示す迂回履歴）が蓄積されている。またここでは渋滞地点「Ｎ４２（京２）からＮ４３（京３）」のみの情報を列挙している。例えば渋滞ＩＤ「０８０」には、渋滞地点「Ｎ４２（京２）からＮ４３（京３）」に、渋滞時間「３分」の渋滞が発生し、迂回履歴「丸印」、つまり迂回した旨の情報が蓄積されている。同様に渋滞ＩＤ「０８３」にも同じ地点において渋滞時間「２分」の渋滞が発生し、迂回した旨の情報が蓄積されている。一方、渋滞ＩＤ「０９３」等には、渋滞が発生せず通常通りの場合、迂回せずにそのまま通過した情報が蓄積されている。つまり、渋滞がない場合はそのまま通過するが、２、３分など少しでも渋滞が発生した場合は迂回する傾向を表している。そこで各地点ごとに渋滞情報を提供した後の行動である情報認知履歴を参照し、平均時間を算出して情報提供モデルを算出することとしてもよい。

ＶＩＣＳリンクから取得される渋滞の度合は平均速度と距離であり、例えば「１ｋｍの渋滞」はどの地点であっても同じ１ｋｍの渋滞と取得されることとなる。しかし同じ「１ｋｍの渋滞」であっても、ユーザにとって感じられる渋滞の度合は地点によって異なる場合が多い。例えば運転に慣れていないユーザにとっては、その渋滞を迂回するために狭い道を利用しなければならない場合や交通量の多い交差点を右折する必要がある場合、多少の渋滞であっても迂回経路を利用しない場合がある。しかし、容易に迂回できる場所では迂回する等、同じユーザであっても各地点によって渋滞の許容できる度合は異なる。そこで上記のように各地点に応じた情報提供モデルを算出することで、煩雑な操作なく、必要なときに必要な情報のみを提供する制御が可能となり、快適に走行することが可能となる。

（変形例２）
また、渋滞等は時間帯に応じて大きく異なるものであり、またユーザの行動も時間帯によって変化するのが一般的である。例えば平日の朝、通勤に車を利用しているユーザにとっては、会社に遅れないために、少しの渋滞が発生した場合でも迂回を行う行動をとることがある。しかし同じ地点であっても休日の場合は時間に余裕があり、多少の渋滞であってもそのままその経路を利用する等、曜日や時間帯によってユーザの許容できる渋滞の度合が異なる場合もある。そこで地点ではなく、休日ごとや平日ごと、あるいはさらに朝昼夜等の時間帯ごとに上記に示すように情報認知履歴および行動履歴を参照し、休日ごとや平日ごとに情報提供モデルを算出してもよい。これにより、ユーザの時期に依存する行動傾向に応じた情報提供が可能となる。

（変形例３）
なお、本実施の形態において、情報認知判定部１１３１は、渋滞情報が提供されて当該渋滞をユーザが認知したか否かの判定を、渋滞情報が画面に表示されたか否かの情報を用いて行うとした。画面に表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したと推定でき、その後の移動を参照することで、渋滞を認知した上でそのまま通過したのか、それとも渋滞を回避するために迂回したのかの判断が可能となるからである。しかしながら、ユーザが渋滞を認知したか否かを判定する基準はこれに限ったものではない。例えばスクロール表示させた場合や、音声提供された場合に認知したとしてもよい。以下、図を用いて説明する。

図３０はユーザの渋滞の認知を説明する図である。図３０には、図１２と同じ状況であって、「自宅」を出発し「華町会社」へ向かう経路が示されている。また経路上の交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生している。そしてユーザは現在、交差点「緑３」の手前に位置している。図１２に示す表示画面は、地図の広域を表示する広域表示であったため、当該渋滞箇所が表示され、最終渋滞回避地点である交差点「緑２」手前に渋滞を把握したと推定することができた。他方図３０では、画面が地図の詳細を示す「詳細表示」であるため、現在の位置では当該渋滞箇所を表示することができず、したがってユーザが渋滞を認知したとは推定できない。

しかし、本例に示すユーザは交差点「緑３」で停車中に画面をスクロールさせ、当該渋滞箇所を確認するために表示させたとする。このような場合、たとえ現在位置を表示する画面ではまだ渋滞が表示されていないが、画面をスクロールさせ渋滞表示を画面に表示させたことでユーザは渋滞を認知したと判断することができる。そこで後にユーザがとった行動の履歴を参照し、迂回したか否かの判定をすることが可能となる。

図３１は、図３０と同じ状況であって、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。図３１においても画面は詳細表示であり、このままでは最終迂回可能地点である交差点「緑２」前に渋滞を把握することができない。しかし、音声によって交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生したことが通知されている。したがって最終迂回可能地点を通過する前に当該渋滞を認知したと推定することができる。このように、渋滞を認知したか否かの判定は、画面に表示された情報のみならず、その様態や、ユーザが行った操作に関する情報を用いることとしてもよい。より柔軟な情報提供モデルを算出することが可能となる。

このようなユーザのスクロール操作や装置からの音声によって渋滞情報が提供された場合、単に現在位置近辺を表示する表示画面上に表示された場合と比較して、その渋滞情報をユーザが認知した可能性がより高いと考えられる。例えば単に画面に表示される渋滞ではなく、わざわざスクロールさせて渋滞情報を確認したような場合、その後の行動は当該確認した渋滞箇所を認知してとった行動であるため、より信頼性の高い情報となる。そこで、情報提供状態に信頼値情報を設け、渋滞がどのように認知されたかによって信頼値を変更し、情報提供モデル算出に用いることとしてもよい。

図３２は情報認知履歴を示す図である。図３２に示す情報提供状態には、図２１等に示す情報認知の履歴に加え、提供された状態に基づいて算出される信頼値が付与されている。例えば画面に表示されることによって認知されたとする場合、その表示時間が重要となる。画面に長時間表示された情報はよりユーザが認知している可能性が高いと考えられるため、例えば表示時間（秒）に応じた信頼値を付与するとする。スクロールさせて確認したような渋滞はより信頼値が高いものとし、例えば「１．０（ＭＡＸ）」を付与することとする。音声の場合、必ずしもユーザは認知したとは限らないため「０．５」等、様態によって異なる信頼値を付与することとする。

また、同じ画面表示であっても、渋滞を示す矢印が赤色で点滅して表示される場合と、単に渋滞箇所を示される場合とではユーザによる認知性は異なるのが一般的である。あるいは、単に地図上に矢印で示される場合と、簡易地図として地図とは別途渋滞情報が提供されるのとでもその認知性は異なる。またさらには、同じ画面表示時間であっても、信号待ち等停車中に表示されている時間と、走行中に現在位置表示に伴って表示される時間とでは、ユーザの認知度合は異なる場合もある。また、同じ音声提供であっても、ユーザが音楽を再生中等の場合、聞き流してしまい認知している可能性が低いとも考えられる。このように渋滞情報の提供の様態や、さらにその状況等を考慮して認知度合を算出することとしてもよい。

例えば図３２では、渋滞ＩＤ「００１」は、「画面表示」であって表示時間「２００秒」であるため信頼値「０．２」が付与されている。一方、渋滞ＩＤ「０１８」は「スクロール」表示であるため信頼値「１．０」が付与されている。一方、渋滞ＩＤ「０１９」は「音声」提供であるため信頼値「０．５」が付与されている。このように算出された認知の確からしさである信頼値を用いて情報提供モデルを算出することとなる。

前述の図２１、図２２等で示す算出方法は、各情報提供状態のひとつを頻度「１」として、ユーザは提供された情報を認知したかしないかの何れかであるとして算出したが、さらにこの信頼値で重み付けをした上で平均時間を算出することで、信頼値を考慮した情報提供モデルが算出可能となる。

（変形例４）
また、今までの走行時間を考慮して情報提供モデルを算出してもよい。例えば帰省やスキーなどの娯楽等で今まで長時間走行してきたような場合、ドライバはたとえ休憩をとりつつ走行してきたとしても、かなり疲れている場合もある。このような場合は、渋滞が発生した場合、情報提供モデルとして算出されている渋滞の許容度合、つまり平均渋滞時間を下げ、少しの渋滞が発生した場合でも迂回経路を提供し、より快適に運転ができるよう促してもよい。たとえ普段は多少の渋滞でもそのまま走行するユーザであっても、長時間運転を続けていた場合、さらに渋滞につかまることを好まない場合も多い。このような場合、渋滞情報や迂回経路を提供することでより安全に走行を促すことが可能となる。

（変形例５）
移動履歴をもとにユーザの移動先を予測する手法が、周知となっている。そこで本発明においても、そのような周知の手法を用いて移動履歴から移動先を予測し、当該予測された移動先を経路受付部１０６への入力としてもよい。

移動先を手入力せず、装置による予測に任せることは、通勤経路等、普段慣れた経路を走行する場合によく行われる。そのような場合には、音楽再生などを行い、現在位置表示さえしない場合も多い。かかる場合、移動先経路上に渋滞が発生してもユーザは知ることができないため、渋滞を通知し、さらには迂回経路探索するのが好ましい。

しかしながら、前述したように、渋滞を許容できる程度はユーザによって様々であり、ユーザに応じて適正な量の情報提供がなされることもまた重要である。

したがって本発明に示すように情報提供モデルを算出し、情報提供モデルに応じて迂回経路など交通情報の提供を制御する手法は、移動先を予測して情報を自動で提供するようなカーナビにおいても大変有効な手法である。

（最小構成）
なお、本実施の形態における移動履歴の蓄積は、経路のマッチングの容易さを考慮して地図情報を参照してノード系列へと変換したが、例えばＧＰＳ等の位置情報検出部１１０で検出された緯度経度情報を履歴として蓄積することも可能であるため、必ずしも必要な構成要素ではない。したがって本実施の形態に示す発明は、図３３に示す構成要素によって実現可能である。

すなわち、本発明を実施するための最小構成は、交通に関する交通情報を提供する装置であって、交通事象に関する交通事象情報を取得する交通事象情報取得部１０１と、前記交通情報を提供する交通情報提供部１０３と、前記交通情報提供部１０３に提供された前記交通情報を提供情報として蓄積する情報提供状態蓄積部１０４と、ユーザの位置情報を検出する位置情報検出部１１０と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積部１１１と、前記ユーザの移動経路を受け付ける経路受付部１０６と、前記情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された情報認知履歴と、前記移動履歴蓄積部１１１に蓄積された前記移動履歴をもとに前記受付経路に対する迂回走行を判定する迂回経路走行判定部１０７と、前記迂回経路走行判定部１０７で判定された前記迂回走行をもとに、前記交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出部１０８と、前記交通情報規則をもとに前記交通情報提供部１０３による前記交通情報の提供を制御する交通情報提供制御部１０２とから構成される。

（最小構成の他の例）
また本実施の形態では、ユーザの渋滞に対する認知の判定を、表示画面に表示されたか否か等をもとに行ったが、例えば別途認知に関する判定を行う認知判定手段を設けて情報を蓄積し、情報提供モデル算出に用いることとした他の構成例を考えることもできる。したがってこの場合の発明は、図３４に示す構成要素によって実現可能である。

すなわち、本発明を実施するための最小構成の他の例は、図３３に示される交通情報提供装置に、前記提供情報状態蓄積部１０４に蓄積された前記提供情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定部１１３１と、前記情報認知判定部１１３１で判定された認知性を蓄積する情報認知履歴蓄積部１１３とを追加して構成される。

本発明は、交通に関する情報を提供する装置として、例えばカーナビゲーション装置や携帯端末機に備えられ、提供された交通事象情報に基づいて情報提供の規則を算出し、規則に応じて情報を提供することで必要な情報をユーザに提供する情報提供装置として利用できる。

本発明は、交通に関する情報をユーザに提供する交通情報提供装置に関し、特にカーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）等、移動体端末機器においてユーザの状況に応じた好適な方法で交通情報を提供する技術に関する。

従来、カーナビゲーションシステム等の移動体端末においてユーザによって設定された渋滞レベルを蓄積しておき、行き先経路上に渋滞が発生した場合、設定された渋滞レベルに応じて渋滞回避経路を提供する装置がある（特許文献１）。

図３５は、特許文献１に開示される装置の構成例を示す図である。

図３５において、経路設定部１１は、ユーザの経路を設定する手段である。渋滞情報提供部１３は例えばＶＩＣＳ情報など、渋滞情報を提供する手段である。走行経路上渋滞判定部１２は、設定経路上に渋滞情報が存在するか否かを判定する手段である。渋滞度合設定部１６は、迂回経路を探索する渋滞の度合を設定する手段である。渋滞度合設定部１６は、設定された渋滞の度合を渋滞度合蓄積部１７へと蓄積する。そして走行経路上に渋滞が存在すると判定された場合、その渋滞の度合と設定された渋滞の度合を考慮して迂回経路探索判定部１４において迂回経路を探索し、表示部１５へと表示する。

図３６は、表示部１５に表示される画面の一例を示す図である。図３６における画面１に示すようにユーザは例えば「高」、「中」、「低」の３つの段階に分けられた渋滞の度合を設定する。そして設定経路上に渋滞が発生した場合、設定された渋滞の度合を満たす場合に、画面２に示すように探索された迂回経路が表示されることとなる。
特開２００３−４４６９号公報

上記特許文献１に開示された発明は、前述のように渋滞があった場合に迂回経路を提供する際の渋滞のレベルを、あらかじめ設計された複数のレベルの中から一つ、ユーザが自ら設定し、当該設定された渋滞のレベルに応じて迂回経路の提供の有無を制御する。従って、そのレベルはユーザが自ら設定するとはいえ、状況に応じて変化するものではない。

ところが、ユーザが迂回経路などの交通事象をもとに提供される情報を必要とする場合の渋滞のレベルは、ユーザの状況に応じて異なる。すなわち、ユーザは、不慣れな土地において多少の渋滞ならば迂回経路を利用せず渋滞路を進行するであろう。また、多くのユーザは、迂回経路が極端に狭い、右左折が多い、住宅街の中を通るといったように、迂回経路の条件が悪い渋滞地点では、条件の良い迂回経路がある地点に比べて、より高いレベルの渋滞を我慢して渋滞路を進行すると考えられる。

このように、迂回経路情報などの交通情報が必要となる渋滞のレベルは、ユーザの状況によって様々であり、ユーザが設定した固定的なレベルに応じて自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの状況に応じた好適な方法で交通情報を提供する交通情報提供装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る交通情報提供装置は、交通情報を提供する交通情報提供装置であって、交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得手段と、前記交通事象情報に関係する交通情報をユーザに提供する交通情報提供手段と、前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積手段と、ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出手段と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付手段と、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定手段と、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出手段と、新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御手段とを備える。

本発明に係る交通情報提供装置は、算出された規則をもとに交通に関する情報の提供の制御を行うことで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

本発明の実施の形態における交通情報提供装置は、交通情報を提供する交通情報提供装置であって、交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得手段と、前記交通事象情報に関係する交通情報をユーザに提供する交通情報提供手段と、前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積手段と、ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出手段と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付手段と、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定手段と、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出手段と、新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御手段とを備える。

この構成によれば、算出された規則をもとに交通に関する情報の提供の制御を行うことで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

また、前記交通情報提供装置はさらに、前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された交通情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定手段と、前記情報認知判定手段で判定された認知性を蓄積する情報認知履歴蓄積手段とを備え、前記迂回経路走行判定手段は、さらに前記情報認知履歴蓄積手段に蓄積された認知性を用いて、前記期待される移動経路を意図的に走行したか意図的に迂回したかを判定し、前記交通情報提供規則算出手段は、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出してもよい。

また、前記交通情報提供装置はさらに、前記移動履歴および前記位置情報検出手段より検出される現在の位置情報をもとに将来の移動経路を予測する移動先予測手段を有し、前記経路受付手段は、前記移動先予測手段によって予測された経路を前記受付経路としてもよい。

この構成によれば、ユーザの迂回行動から学習された規則をもとに、新たな交通情報の提供を制御することで、ユーザの状況によって適切な交通情報を提供することが可能となる。

また、前記交通事象情報は、渋滞に関して、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、及び速度のうち少なくとも１つを表し、前記交通情報は、前記渋滞に関係する渋滞情報であり、前記渋滞情報規則算出手段は、渋滞情報を提供するか否かを定める閾値を前記規則として算出し、前記情報提供制御手段は、新たな交通事象情報が取得されると、前記新たな交通事象情報によって表される、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、又は速度が前記閾値未満である場合に、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する渋滞情報の提供を抑制してもよい。

この構成によれば、渋滞情報の提供を適切に抑制できるので、渋滞情報を過剰に提供してユーザの運転タスクを阻害する不都合を回避できる。

また、前記交通事象情報は、さらに渋滞の発生位置を表し、前記渋滞情報規則算出手段は、異なる位置を表す複数の交通事象情報についてそれぞれ独立した規則を算出することが望ましい。

この構成によれば、渋滞情報の提供を渋滞発生地点ごとに独立して、きめ細かに制御することが可能となる。

また、前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供された様態を表す様態情報、及び前記様態に応じた認知性を表す認知信頼値を蓄積し、前記交通情報提供規則算出手段は、前記期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、前記意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを、前記認知信頼値で重み付けして用いて、前記規則を算出してもよい。

ここで、前記情報提供手段は、前記交通情報を画面に表示する表示手段からなり、前記様態情報とは、前記表示手段に表示された表示位置、表示時間、表示タイミング、スクロールの有無、の少なくとも一つを含む情報であるとしてもよい。また、前記情報提供手段は、前記交通情報を音声で提供する音声提供手段からなり、前記様態情報とは、前記音声提供手段で提供された提供場所、提供時間、提供タイミングの少なくとも一つを含む情報であるとしてもよい。

この構成によれば、交通情報がユーザによってどの程度の確度で認知されたかを認知信頼値を用いて認知性に反映できるので、認知されたか否かの二値情報として認知性を表す場合に比べて、交通情報の提供の制御を、より高い精度で行うことができる。

また、前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供されたときの走行地点を表す提供位置を蓄積し、前記交通情報提供装置は、さらに、前記位置情報検出手段と、前記経路受付手段をもとに渋滞を回避できる回避可能地点を算出する迂回可能地点算出手段を有し、前記迂回経路走行判定手段は、前記提供位置が前記回避可能地点より前の場合、迂回走行と判定してもよい。

この構成によれば、ユーザが渋滞の事実を知らずに取った行動を、迂回走行の判定から除外できるので、より正確な判定が可能となる。

以下、本発明に係る交通情報提供装置について図面を参照しながら説明を行う。

（実施形態１）
図１は、本実施の形態における交通情報提供装置のシステム構成の一例を示す図である。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。

交通事象情報取得部１０１は交通事象に関する情報を取得する手段である。例えばカーナビの場合、ＦＭや光ビーコン等を介して、渋滞情報や工事、通行止めなどの交通規制に関する情報などが、例えばＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）情報として取得可能となっている。本実施の形態において交通事象情報取得部１０１は、例えばこれら渋滞情報や交通規制に関する情報等（以下、交通事象情報とする）を取得する手段とする。

交通情報提供部１０３は、例えばカーナビなどの表示画面とし、交通事象情報取得部１０１で取得された交通事象情報を含む種々の交通情報をユーザに提供する手段である。以下、図を用いて具体例を説明する。

図２は、交通情報提供部１０３によって提供される交通情報を説明するための図である。図２において矢印は交通事象情報の中の渋滞に関する渋滞情報を示すものである。例えば図２において交差点「緑１」から「華１」までが渋滞していることを矢印で示している。また交差点「南３町」から交差点「南１町」や、「西華２」から「西華１」までが渋滞していることを示している。

ＶＩＣＳの渋滞情報は、所定の地点（ノード）とノードを結ぶリンク形式（ＶＩＣＳリンクという）で渋滞の箇所を表すのが一般的である。図２において星印はノードを表すものとする。例えば交差点「華１交差点」はノードＩＤ「Ｎ（ノード）２５」で表されている。ＶＩＣＳリンクはこれら各交差点や「自宅」、「華町会社」等のランドマークをノードとし、ノードとノードを結ぶリンクで表すこととする。また、結ばれたリンクの長さが渋滞の距離を表すこととなる。例えば、「南１町（Ｎ３１）」における渋滞は、「南３町（Ｎ３３）」、「南２町（Ｎ３２）」と長い距離にわたって渋滞していることとなり、例えば矢印の長さで表すのが一般的である。

さらにＶＩＣＳリンクは、リンク間の車の平均時速より、その地点の渋滞の度合（渋滞レベル）を示す情報として取得されるのが一般的である。渋滞レベルは、例えば平均時速４０ｋｍ以上を渋滞レベル０の「通常通り」、平均時速が２０ｋｍ以上４０ｋｍ未満を渋滞レベル１の「混雑」、平均時速２０ｋｍ未満の渋滞レベル２の「渋滞」の３段階に分けられている。一般的にカーナビでは、渋滞を経路上に矢印で表し、さらに渋滞の度合を色で表すものが一般的であり、本実施の形態においても同様の様態で説明することとする。

具体的には、図２において例えば「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」や、「南３町（Ｎ３３）」から「南１町（Ｎ３１）」は「渋滞」しているものとし、斜線で塗りつぶした矢印で表す。一方、「西華１交差点（Ｎ３６）」から「西華２町（Ｎ３７）」は「混雑」しているものとし、白抜きの矢印で表す。さらにＶＩＣＳ情報として、平均時速と距離より各渋滞箇所を通過するに要する渋滞時間が提供されている。例えば「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」は「１０分」、「南３町（Ｎ３３）」から「南１町（Ｎ３１）」は「２０分」、「西華２」から「西華１」は「５分」等、渋滞時間が示されている。

図３は、図２に示す渋滞情報を表で示したものである。各渋滞の箇所を渋滞ＩＤで表す。例えば渋滞ＩＤ「００１」は、図２における「緑１交差点（Ｎ２４）」から「華１交差点（Ｎ２５）」の渋滞情報を表したものであり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞レベル「２（渋滞）」、渋滞距離「１ｋｍ」、旅行時間「１０分」と示されている。あるいは渋滞ＩＤ「００２」は、「緑２交差点（Ｎ２３）」から「緑１交差点（Ｎ２４）」を表したものであり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞レベル「０（通常通り）」、渋滞距離「０ｋｍ」、旅行時間「０分」と、渋滞が発生していないことを示している。このように交通事象情報取得部１０１はこのようにＶＩＣＳから提供される渋滞情報を取得する。

図１において、経路受付部１０６は、目的地や移動経路等を受け付ける手段である。例えば本実施の形態では、ユーザの目的地設定などにより目的地までの経路探索が行われ、探索された目的地までの経路をその入力とする。

位置情報検出部１１０はユーザの現在位置を検出する手段である。例えばカーナビの場合、ユーザの現在位置を検出するＧＰＳが備えられ、約１秒間隔など所定の間隔で緯度経度情報が検出される。本実施の形態において位置情報検出部１１０はＧＰＳ等で構成されるものとし、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出することとする。

迂回経路探索部１０５は、経路受付部１０６において受け付けた経路と、交通事象情報取得部１０１で取得された渋滞情報から、経路上に渋滞がある場合に迂回経路を探索する手段である。例えばカーナビにはＶＩＣＳ情報から取得される情報をもとに目的地までの経路を再探索する機能（リルート機能）が備わっているのが一般的であり、本実施の形態における迂回経路探索部１０５も同様にリルートを行う手段とする。

交通情報提供制御部１０２は、交通情報提供部１０３によって行われる情報の提供を制御する手段である。交通情報提供部１０３は、例えば目的地までの経路や交通事象情報、迂回経路等を表示画面に表示しながらユーザを目的地まで誘導することとなる。以下、図を用いて説明する。

図４には「自宅」を出発して「華町会社」へ向かう途中のユーザの位置が示されている。位置情報検出部１１０はこのようにユーザの移動に伴う位置情報を検出する。また、例えばユーザによって目的地「華町会社」が入力され、「自宅」から交差点「緑４」、「緑３」、「緑２」、「緑１」、「華１」、「華２」を通過し「華町会社」までの経路探索がされている。探索された経路を黒い太線で示す。例えば経路受付部１０６は探索されたこれら経路を入力とし、交通情報提供制御部１０２の制御のもと、表示画面へと表示することとなる。

また、図４に示す探索された経路上には交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生しているため、迂回経路探索部１０５において迂回経路が探索されている。他方の黒い太線で示すように、迂回経路として交差点「緑４」、「緑３」、「緑２」、「華４」、「華３」、「華２」を通過し「華町会社」へ到達する経路が探索されている。

本発明における交通情報提供装置は、このように交通事象情報取得部１０１で取得された渋滞情報や、探索された経路等を表示しながらユーザを目的地まで誘導し、ユーザは提供された情報をもとに経路を選択などして移動を行うこととなる。例えば経路上に渋滞が発生した場合、渋滞を回避するために提供される迂回経路を選択して華町会社へ向かうこととなる。

一方、ユーザによっては渋滞が発生しても必ずしも迂回経路を利用するとは限らない。多少の渋滞ならば迂回経路を利用せずそのまま移動する場合もある。このようなユーザにとって例えば自動的に行われるリルートは不要となり、自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。特にカーナビの場合、運転に集中するために不要な情報提供を抑制するのが好ましい。一方、逆に少しの渋滞でも迂回経路を利用する場合もある。このようなユーザにとってリルートは必要な情報となり、運転中の操作は危険を伴うため、自動で行うのが望ましいこととなる。

このようにユーザによって許容できる渋滞の度合は様々であり、ユーザの許容できる渋滞の度合に応じて迂回経路等の情報を制御する必要が生じる。そこで本実施の形態では、提供された交通事象情報とユーザの移動の履歴をもとに、迂回経路等、交通事象情報に伴う情報の提供に関する規則（以下、情報提供モデルとする）を算出し、算出された情報提供モデルをもとに情報提供の制御を行う。

図１において、移動履歴蓄積部１１１は、位置情報検出部１１０で検出されたユーザの移動に伴う位置情報を、移動の履歴として蓄積する手段である。本実施の形態では例えば地図情報蓄積部１１２に蓄積された地図情報をもとに緯度経度で検出された位置情報をノードへと変換し、ノードの系列で蓄積することとする。なぜなら、ＧＰＳ等で検出される緯度経度は誤差を有し、また情報量としては膨大なものとなるためマッチングの容易さ等を考慮したものである。以下、図を用いて具体例を説明する。

図５はユーザの移動を説明するための図である。検出された位置情報を白い丸印で示す。図５においてユーザは交差点「緑１」と「華１」間の渋滞を回避するため、交差点「緑３」を右折し、「緑２」を通過し、「華４」を左折し、「華３」、「華２」と迂回経路を走行したことを示している。またこの移動に伴い、位置情報が検出されている。

図６は検出された位置情報を表で示したものである。例えば日時「２００５年２０日７時４５分」に東経「１３５度１３分１０秒」、北緯「３４度２４分１５秒」とＧＰＳによって検出される緯度経度情報と時刻情報が検出されている。例えばこの東経「１３５度１３分１０秒」、北緯「３４度２４分１５秒」はノード「Ｎ１００」の「自宅」を示す位置であるとする。あるいは日時「２００５年２０日７時５０分」に検出された東経「１３５度１５分２４秒」、北緯「３４度２２分１４秒」は「Ｎ２１」の交差点「緑４」であるとする。本実施の形態では例えば地図情報等をもとに検出された緯度経度情報をノードへと変換し、ノードの系列で移動履歴を蓄積する。

図７は移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴を示す図である。図７には図５で示す移動が移動履歴として蓄積されている。具体的には履歴ＩＤ「００１」として「自宅」を「７時４５分」に出発し、「Ｎ２１（緑４）」、「Ｎ２２（緑３）」、「Ｎ２３（緑２）」、「Ｎ２８（華４）」、「Ｎ２７（華３）」、「Ｎ２６（華２）」を経由し、「Ｎ５１（華町会社）」へ到着した移動履歴が蓄積されている。

図８は別の移動を示す図である。図８において交差点「緑１」、「華１」間の交通状況は、渋滞レベル「１（混雑）」、渋滞距離「５００ｍ」、渋滞時間「５分」と、図５と比較して渋滞のレベルは低く、ユーザはこの程度の渋滞ならばわざわざ迂回経路を利用せず、そのまま移動したことを示していることとする。図８に示すようにユーザは交差点「緑３」を右折した後、「緑２」を左折し、「緑１」、「華１」、「華２」とそのまま通過していることを示している。

図９は、図８に示す移動履歴を示したものである。図９において履歴ＩＤ「０１０」として「自宅」を「７時３５分」に出発し、「Ｎ２１（緑４）」、「Ｎ２２（緑３）」、「Ｎ２３（緑２）」、「Ｎ２４（緑１）」、「Ｎ２５（華１）」、「Ｎ２６（華２）」とそのまま移動し、「Ｎ５１（華町会社）」へ到着した移動履歴が蓄積されている。

このような状況の場合、本ユーザにとっては迂回経路の情報は不要であり、抑制する必要が生じることとなる。図５および図８に示すように、ユーザによって渋滞を許容する度合は様々であり、本実施の形態では提供された渋滞情報と、移動履歴をもとに情報提供モデルを算出する。

ところで、提供された渋滞情報および移動履歴を用いて情報提供モデルを算出するためには、当該渋滞をユーザが認知した上で回避したのか否かを判定する必要が生じる。例えば、渋滞を認知していないにも関わらず当該渋滞した箇所を通過した情報を用いてモデルを算出すると、正確なモデルを算出できないからである。以下、具体例を用いて説明する。

図１０において黒い四角で示す枠は、例えばカーナビの表示画面とする。例えばカーナビではユーザの移動とともに画面が移動し、地図や経路を表示しながらユーザの誘導を行うのが一般的である。またその表示様態は２Ｄや３Ｄ、あるいは鳥瞰図など様々であり、さらに地図の縮尺も任意に設定することが可能であるのが一般的である。

例えば図１０では２Ｄ表示であり、さらにユーザの近辺を詳細に示す詳細表示であるとする。このような表示を行う場合、自分の近辺を詳細に知ることはできるが、経路の先にある渋滞情報等は、画面をスクロール等させない限り知ることができない。例えば図１０に示す画面を見たユーザは、交差点「緑２」を左折した後、その先にある交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることをまだ認知していない。その後しばらく走行して初めて交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることを知ることとなる。

もし当該渋滞の箇所とその程度を事前に知っていれば交差点「緑２」を直進し迂回経路を進行していたとしても、この場合にはもはや渋滞を回避することができないために当該渋滞に進入し、その程度の渋滞を回避しなかったことを示す移動履歴が蓄積されることとなる。したがってこのような履歴を用いて情報提供モデルを算出すると正確にユーザの渋滞を許容する程度を算出することができない。

図１１は迂回経路を走行した場合の移動を示したものである。図１１において交差点「緑１」、「華１」間の渋滞は図１０と比較して低いとしている。また表示画面を四角の枠で示し、図１０と同様、詳細表示であるとする。ユーザは交差点「緑２」を直進し、「華４」を左折し、つまり迂回経路を走行している。このとき詳細表示を見ているユーザは、交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることを知らずに当該経路を選択している。

もし当該渋滞の箇所とその程度を事前に知っていれば迂回経路は選択せずにそのまま渋滞路を進行していたとしても、この場合には渋滞の程度が低いにも関わらず迂回経路を採ったことが移動履歴として蓄積されることとなる。したがってこのような履歴を用いて情報提供モデルを算出した場合も正確にユーザの渋滞を許容する程度を算出することができない。

そこで本実施の形態では、ユーザが渋滞を認知したうえでの通過か否かの情報を用いて情報提供モデルの算出を行う。

図１において、情報提供状態蓄積部１０４は、交通情報提供部１０３によって提供された情報の状態を履歴（以下、情報提供状態履歴とする）として蓄積する手段である。例えば渋滞情報は表示画面に矢印として表示されるのが一般的である。そこで本実施の形態では、画面上に渋滞情報が表示されたか否かを判定し、表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したとみなし、渋滞情報が提供されたとして蓄積する。以下、図を用いて説明する。

図１２は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。ユーザは現在、交差点「緑４」を通過した地点に位置している。図１２において四角枠で示す表示画面は、地図を広域に表示する広域表示であるとする。このように広域表示の場合、ユーザは経路の先の渋滞情報を把握することが可能となる。例えば移動経路上である交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生していることが画面内に矢印で示されており、このように画面に表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したとみなすことができるため、情報提供状態蓄積部１０４へ渋滞情報を蓄積する。

画面に表示されたか否かの判定は、例えば画面表示の尺度をもとに現在表示されている領域を算出することによってなされる。図１３は、図１２と同様の画面と渋滞情報を示したものである。図１３の画面は、北の方角を常に画面の上に表示するヘディングアップ表示とする。この場合、縦軸は緯度、横軸が経度で表すことができる。例えば図１３では現在、東経１３５度２２分００秒から東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１０分００秒から北緯３５度１２分００秒の領域が表示されていることとなる。一方、渋滞の発生している交差点「緑１」は、東経１３５度２４分１０秒、北緯３５度１７分１０秒、「華１」は、東経１３５度２４分１０秒、北緯３５度１７分２０秒と、表示された画面領域内に含まれることとなる。そこで当該渋滞箇所は表示されたという情報を蓄積することとなる。

図１４は、現在位置と画面表示の尺度から現在表示されている領域の算出について説明するための図である。一般的にカーナビ等は、現在位置を中心にその周辺の地図情報を設定された縮尺で画面に表示する。さらに移動先方向がより分かるように移動先方向を優先するように表示するのが一般的である。

例えば図１４においてユーザは、東経１３５度２３分３０秒、北緯３５度１０分３０秒に位置している。また図１４の画面表示の縮尺は「２０００メートル」と設定されているものとする。これはユーザの位置から前方および左右に約２０００メートルの領域を表示する旨の設定であるとする。この現在位置と画面の縮尺より、画面左上は東経１３５度２２分００秒、北緯３５度１２分００秒、画面右上は東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１２分００秒と算出される（１度は約１５００メートルとして計算している）。また画面左下は東経１３５度２２分００秒、北緯３５度１０分００秒、画面右下は東経１３５度２５分００秒、北緯３５度１０分００秒と算出される。そしてこの画面の表示領域内に渋滞箇所が含まれるか否かで判断することとなる。

図１５は、情報提供状態蓄積部１０４に情報提供状態履歴として蓄積された渋滞情報である。ＶＩＣＳ情報として取得される情報のうち、画面に表示された情報とその状態が蓄積されている。例えば渋滞ＩＤ「００１」として渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞時間「１０分」、そして提供された状態「画面表示」として蓄積されている。

なお、ＶＩＣＳ情報からは、交差点「南３」から「南１」間にも渋滞が発生していることも分かる。しかしこの渋滞情報は画面には表示されておらず、ユーザは当該箇所の渋滞を把握していないため、当該情報は用いられない。また画面内には交差点「西華２」、「西華１」間にも渋滞が発生していることが分かる。したがってユーザは当該箇所の渋滞を認知している可能性はある。しかし「華町会社」へ向かって移動している本ユーザにとって当該渋滞は考慮するものではないため、こちらも考慮しないこととする。

つまり本実施の形態では、例えば受け付けた移動経路上に発生した渋滞であって、さらに画面に表示されたか否かの情報を用いて提供状態を蓄積することとする。とはいえ、必ずしもユーザは受け付けた経路に沿って移動するとは限らないため、例えば画面上に表示され、ユーザが認知したと推定できる渋滞情報はすべて蓄積しておき、後に移動履歴等を参照して再度考慮する情報の選択を行うこととしてもよい。

一方、画面に表示されユーザが当該渋滞箇所を認知したとしても、渋滞を回避することが可能な地点で把握したか否かが重要となる。そこで本実施の形態では、例えば移動先経路と迂回経路から渋滞が最終的に回避可能な地点を算出し、渋滞が回避可能な地点を通過する前にユーザが渋滞を認知したか否かの判定を行う。

図１において、迂回経路走行判定部１０７は、情報提供状態蓄積部１０４に蓄積された渋滞情報と、移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴より、ユーザが渋滞を認知した上で迂回経路を走行したか否かの判定を行う手段である。まず経路受付部１０６で受け付けた経路と、提供され蓄積された渋滞情報、およびその迂回経路とから最終的に迂回が可能な分岐点（以下、最終迂回可能地点とする）を算出する。そして、情報認知判定部１１３１は算出された最終渋滞回避地点を通過する前に当該渋滞をユーザが認知したか否かの判定を行う。そしてこれら情報（情報認知履歴とする）を情報認知履歴蓄積部１１３へと蓄積する。そして蓄積された情報認知履歴と移動履歴より、ユーザが当該渋滞を回避したか否かを判定する。以下、図１６を用いて説明する。

図１６は図１２と同様、ユーザの移動を示す図である。図１６において経路受付部１０６で受け付けた交差点「緑２」を左折して「緑１」、「華１」を通過する経路が黒い太線で示されている。交差点「緑１」、「華１」間には渋滞が発生していることを示している。一方、交差点「緑２」を直進し、「華４」で左折し、「華３」、「華２」を通過する迂回経路が黒い点線で示されている。迂回経路走行判定部１０７は、これら入力経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する。この場合、交差点「緑２」で分岐しており、この交差点「緑２」が最終迂回可能地点となる。そして最終迂回可能地点を通過する前に渋滞を認知したか否かの判定を行う。

例えば図１６の場合、ユーザは現在、交差点「緑３」の手前に位置しており、最終迂回可能地点である交差点「緑２」を通過する前に画面上には「緑１」、「華１」間の渋滞が表示されている。したがってユーザは渋滞を回避することができる地点以前に渋滞を把握したと推定できる。そこで最終迂回可能地点前に渋滞を把握したとして、情報認知履歴として蓄積する。

図１７は情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された情報認知履歴の一部である。図１５に示す提供情報の状態に加え、最終迂回可能地点前に提供されたとして情報が付与されている。ここでは、「迂回可能」欄に「丸印」で示されている。さらに移動履歴を参照し、後にユーザがとった行動を考慮することで、渋滞を把握した上でどのように行動したかを算出することができることとなる。例えば渋滞を回避した場合、当該渋滞は本ユーザにとっては回避を望む渋滞度合ということになる。一方、渋滞を回避せずにそのまま移動した場合、当該渋滞は本ユーザにとっては気にする程度ではなく、例えば、以後、迂回経路を抑制する等の制御をすることが可能となる。

一方、前述の図１０等に示すように最終迂回可能地点を越えて初めて画面に表示され認知される場合は、渋滞回避が不可能であるため、後にユーザがとった行動を考慮しないこととする。なぜならこのような場合、渋滞の度合に関わらずユーザは回避できず、当該渋滞箇所を走行しなければならないため、情報提供モデル算出に用いるのは不適切だからである。

例えば図１８は、図１０のような詳細表示画面の場合の情報認知履歴を示したものである。図１７と同様、交差点「緑１」、「華１」間の渋滞情報が示され、走行してしばらくすると画面に表示されるため提供状態「画面表示」となっている。一方、詳細表示の場合、当該渋滞箇所の情報を認知するころには既に最終迂回可能地点である交差点「緑２」を通過してしまっているため、「迂回可能」欄には「バツ印」が記録されており、後にユーザがとった行動を考慮しないこととなる。

次に、最終迂回可能地点前に渋滞を認知した情報と移動履歴より、当該渋滞を回避して走行したか否かを判定する。

図１９（ａ）〜（ｃ）は渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図である。ここでは図５に示す状況を用いて説明する。まず、図１９（ａ）には経路受付部１０６で受け付けた経路が示されている。「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達する経路が入力されている。図１９（ｃ）には、情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された交差点「緑１（Ｎ２４）」、「華１（Ｎ２５）」間の情報が蓄積されている。渋滞が発生し、かつ最終迂回可能地点以前にユーザは認知しているとして迂回可能欄には「丸印」が付与されている。

図１９（ｂ）にはユーザが実際に走行した履歴が蓄積されている。図１９（ｂ）には図７と同様、移動履歴ＩＤ「００１」には「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「華４」、交差点「華３」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達した履歴が蓄積されている。両経路を比較すると、入力された経路である交差点「緑１」、「華１」に対して実際にユーザが走行した経路は交差点「華４」、交差点「華３」を通過しており、つまり「緑１」と「華１」間の渋滞を迂回するために「華４」、「華３」の経路を通過したと考えることができる。そこで迂回経路走行判定部１０７では、渋滞を回避して走行した旨の情報を付与する。例えば図１９（ｃ）の「迂回履歴」欄に「丸印」を記録する。このように情報認知履歴にさらに最終的に迂回したか否かの情報を付与し、再び情報認知履歴として蓄積することとする。

図２０（ａ）〜（ｃ）は、図８に示す状況を用いて渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図である。まず、図２０（ａ）には図１９（ａ）同様、経路受付部１０６で受け付けた経路が示されている。「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達する経路が入力されている。図２０（ｃ）には、情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された交差点「緑１（Ｎ２４）」、「華１（Ｎ２５）」間の情報が蓄積されている。図１９と同様、最終迂回可能地点以前にユーザは認知しているとして迂回可能欄には「丸印」が付与されている。図８に示す状況において渋滞の程度は、渋滞時間「５分」、渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞レベル「１（混雑）」となっている。

図２０（ｂ）にはユーザが実際に走行した履歴が蓄積されている。図２０（ｂ）には図９と同様、移動履歴ＩＤ「０１０」には「自宅」を出発し、交差点「緑４」、交差点「緑３」、交差点「緑２」、交差点「緑１」、交差点「華１」、交差点「華２」を通過し、「華町会社」へ到達した履歴が蓄積されている。両経路を比較すると、ユーザは入力された経路に沿って実際も移動したことを示している。つまり「緑１」と「華１」間に渋滞が発生しており、事前に認知してはいたが、この程度の渋滞であれば本例に示すユーザは迂回せず、経路通り通過したと考えることができる。そこで迂回経路走行判定部１０７では、渋滞を回避せずに走行した旨の情報を付与する。例えば図２０（ｃ）の「迂回履歴」欄に「バツ印」を記録する。

図１において、交通情報提供規則算出部１０８は、迂回経路走行判定部１０７で実際にユーザが迂回したか否かの情報をもとに渋滞情報等を提供する渋滞度合等の情報提供の規則を算出する手段である。そして算出された情報提供モデルを交通情報提供規則蓄積部１０９へと蓄積する。

図２１は、情報認知履歴蓄積部１１３へ蓄積された情報を列挙したものである。前述の通り、情報認知履歴蓄積部１１３にはユーザが過去走行した際、最終迂回可能地点前に表示され、ユーザに認知されたと推定できた渋滞情報が蓄積されている。

図２１の上部には認知後、ユーザがその渋滞を迂回したか否かの情報（迂回履歴）別に列挙してある。例えば渋滞ＩＤ「００１」は図１９に示す情報認知履歴であり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞時間「１０分」、渋滞レベル「２（渋滞）」、提供状態「画面表示」、迂回可能「○」、迂回履歴「○」と、ユーザは当該渋滞を認知した後、迂回したことを示している。この他、渋滞ＩＤ「００７」、「０１５」、「０１８」、「０１９」、「０２０」、「０２１」の計７つの各地点において提供された情報認知履歴が示されている。

図２１の下部には、ユーザは渋滞を認知した後、当該渋滞を迂回せずに移動した情報が示されている。渋滞ＩＤ「０１０」は図２０に示す情報認知履歴であり、渋滞箇所「Ｎ２４からＮ２５」、渋滞時間「５分」、渋滞レベル「１（混雑）」、提供状態「画面表示」、迂回可能「○」、迂回履歴「×」と、ユーザは当該渋滞を認知した後、迂回せずに移動したことを示している。この他、渋滞ＩＤ「０１１」、「０１２」、「０１６」、「０１７」、「０２２」、「０２３」の計７つの各地点において提供された情報認知履歴が示されている。

交通情報提供規則算出部１０８は、迂回したか否かを示すこれらの情報をもとに渋滞情報等を提供する渋滞度合を算出する。ここでは例えば渋滞時間を用いて情報提供モデルを算出する。なお、渋滞レベルは単に３段階に分かれているのみであり、また渋滞距離は経路によるものであり、より柔軟にユーザ特有の情報提供モデルを算出するためここでは渋滞時間を用いることとする。以下、図２２を用いて説明する。

図２２は、渋滞提供モデルの算出を説明する図である。図２２に示すグラフは、横軸に渋滞時間、縦軸にその頻度を表したものである。例えば、図２１に示す渋滞ＩＤ「００１」、「０１５」、「０１８」は迂回をした履歴であり、また各地点において渋滞時間が「１０分」であったため、迂回した履歴で渋滞時間が「１０分」の頻度は３回となる。同様に図２１に示す情報より各渋滞時間の頻度を算出すると「８分」が「１回」、「９分」が「１回」、「１１分」が「１回」、「１２分」が「１回」となる。また、これら頻度と渋滞時間から、渋滞を回避する場合の平均渋滞時間は「１０分」と算出される。

一方、図２１に示す渋滞ＩＤ「０１０」、「０１７」は迂回をしなかった履歴であり、また各地点において渋滞時間が「５分」であったため、迂回しなかった履歴で渋滞時間が「５分」の頻度は２回となる。同様に図２１に示す情報より各渋滞時間の頻度を算出すると「３分」が「２回」、「４分」が「３回」となる。また、これら頻度と渋滞時間から渋滞を回避しない場合の平均渋滞時間は「４分」と算出される。

さらに算出された迂回を回避する場合の平均渋滞時間と、迂回を回避しない場合の平均渋滞時間より、閾値を算出することができる。例えば「４分」、「１０分」の両値の中間である「７分＝（１０＋４）÷２）」を閾値とすることができる。つまり、過去ユーザが渋滞を回避したか否かの情報より、ユーザが普段渋滞を回避する場合の時間の閾値「７分」を算出することができる。そしてこの渋滞時間の閾値を情報提供をする際の規則（情報提供モデル）とし、交通情報提供規則蓄積部１０９へと蓄積する。

なお、ここでは各クラス（迂回した場合と迂回しない場合の２つのクラス）の閾値を、両クラスの平均値を求め、さらにその平均値の中間として算出したが、これに限ったものではない。例えばＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）等の、従来知られている２つのクラスの閾値を算出する手法を用いてもよい。

交通情報提供制御部１０２は、交通情報提供規則蓄積部１０９に蓄積された情報提供モデルを参照して、提供する交通情報を制御する。以下、図を用いて説明する。

図２３は、情報提供の一例を示す図である。図２３はカーナビの画面とする。今、ユーザは「自宅」を出発し「奈良山図書館」へと向かっているとする。ここで移動経路上の「奈良山３」と「奈良山２」の間に渋滞が発生し、交通事象情報として取得される。ここで当該渋滞の度合を参照すると渋滞時間が「９分」であったとする。交通情報提供規則蓄積部１０９には、上述のように渋滞平均時間の閾値「７分」が蓄積されており、この閾値以上であるため、例えば「富野２」、「富野１」を通る迂回経路を算出してユーザに提供している。

図２４は、情報提供の別の一例を示す図である。状況や地理的関係は図２３と同様とする。しかし図２４においては「奈良山３」と「奈良山２」の間に発生した渋滞の度合が異なる。図２４において発生した渋滞は、渋滞時間が「３分」であったとする。交通情報提供規則蓄積部１０９には、上述のように渋滞平均時間の閾値「７分」が蓄積されており、この閾値未満であるため、本ユーザにとっては迂回するほどの渋滞ではないため、迂回経路の提供を抑制している。

このように、ユーザによっては渋滞が発生しても必ずしも迂回経路を利用するとは限らず、ユーザ毎に情報を必要とする渋滞の程度は異なる。多少の渋滞ならば迂回経路を利用せずそのまま移動するようなユーザにとって、例えば自動的に行われるリルートは不要となり、自動的にリルートを起動させたのではかえって運転タスクを阻害することにもなる。特にカーナビの場合、運転に集中するために不要な情報提供を抑制するのが好ましい。

本実施の形態に示すように、提供された渋滞情報とユーザの移動履歴より、ユーザの情報提供モデルを算出し、モデルに応じて情報提供を制御することで、安全で快適な走行を支援することが可能となる。

以下、図２５、図２６、図２７のフローチャートを用いて本発明の動作を説明する。まず、本実施の形態における動作は、学習過程と、情報提供モデル算出過程と、算出された情報提供モデルをもとに情報提供を制御する過程の３つの過程に分けることができる。以下、各過程の動作を説明する。

図２５は学習過程を示すフローである。まず経路受付部１０６で行き先の経路を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして位置情報検出部１１０で位置情報を検出し（ステップＳ１０２）、地図情報蓄積部１１２に蓄積された地図情報を参照するなどして（ステップＳ１０３）、ノードへと変換し（ステップＳ１０４）、移動履歴蓄積部１１１へ移動履歴を蓄積する（ステップＳ１０５）。

一方、交通事象情報取得部１０１で渋滞情報を取得する（ステップＳ１０６）。なお、この交通事象情報取得ステップＳ１０６は、必ずしも前述の移動履歴蓄積に係る一連のステップ（Ｓ１０１〜Ｓ１０５）の後である必要はなく、並列処理を行ってもよい。そして移動経路上に渋滞が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。存在しない場合はステップＳ１１５へ進む。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ１１５）、到着した場合（ステップＳ１１５のＹｅｓ）終了し、到着しない場合は（ステップＳ１１５のＮｏ）、ステップＳ１０２へと戻り、位置情報検出等（ステップＳ１０２）を繰り返す。

一方、渋滞情報が存在する場合は（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、迂回経路走行判定部１０７において渋滞を回避する走行をしたか否かの判定へ移る。まず、迂回経路探索部１０５において迂回経路を探索し（ステップＳ１０８）、迂回経路走行判定部１０７において移動経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する（ステップＳ１０９）。

そして渋滞が交通情報提供部１０３画面に表示されているか否かの判定を行う（ステップＳ１１０）。表示されている場合は（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、画面に表示された情報を情報提供状態蓄積部１０４へと蓄積する（ステップＳ１１１）。これにより、ユーザは当該渋滞を認知したと推定できることになる。一方、表示されない場合は（ステップＳ１１０のＮｏ）ステップＳ１１５へと進む。

次に、当該渋滞が表示されたときのユーザの位置が最終迂回可能地点の前か否かの判定を行う（ステップＳ１１２）。最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ１１２のＹｅｓ）、迂回可能な渋滞として情報認知履歴として蓄積する（ステップＳ１１３）。一方、最終迂回可能地点の前でない場合（ステップＳ１１２のＮｏ）、迂回が不可能な渋滞として情報を蓄積する（ステップＳ１１４）。

そして目的地に到着したか否かの判定を行う（ステップＳ１１５）。目的地に到着した場合（ステップＳ１１５のＹｅｓ）、当該学習過程である提供情報の状態と、移動履歴の蓄積を終了する。一方、目的地に到着していない場合（ステップＳ１１５のＮｏ）、ステップＳ１０２へと戻り、これら提供情報の状態と、移動履歴の蓄積の動作を繰り返す。

次に、図２６のフローチャートを用いて情報提供モデルの算出過程の動作を説明する。まず情報認知履歴蓄積部１１３には、前述の図２５に示すフローによって蓄積された情報認知履歴が蓄積されている。具体的には、図１７等に示すように最終迂回可能地点前に渋滞が表示されてユーザが認知したと推定された情報が蓄積されている。また、移動履歴蓄積部１１１には、図７、図９に示すように移動履歴が蓄積されている。これらの情報を用いて交通情報提供規則算出部１０８において情報提供モデルを算出する。

まず、経路受付部１０６で受け付けた経路を参照する（ステップＳ２０１）。また移動履歴蓄積部１１１に蓄積された移動履歴を参照する（ステップＳ２０２）。これらをマッチングすることで迂回したか否かを判定する（ステップＳ２０３）。迂回した場合（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、迂回したノードを含む渋滞情報を参照し（ステップＳ２０４）、渋滞情報に迂回した旨の情報を付与する（ステップＳ２０５）。

具体的には図１９（ａ）及び（ｂ）に示すように、受け付けた経路と、実際の走行である移動履歴とのマッチングにより、経路「Ｎ２４」「Ｎ２５」を迂回して経路「Ｎ２８」「Ｎ２７」を走行したと判定する（ステップＳ２０３のＹｅｓ）。そしてこれらノードを含む渋滞情報を参照し（ステップＳ２０４）、迂回した旨の情報である「迂回履歴」にフラグ（本実施の形態では丸印で表す）を立てる（ステップＳ２０５）。

一方、迂回しなかった場合（ステップＳ２０３のＮｏ）、移動履歴上の渋滞情報を参照し（ステップＳ２０６）、渋滞情報に迂回しなかった旨の情報を付与する（ステップＳ２０７）。

具体的には図２０（ａ）及び（ｂ）に示すように、受け付けた経路と、実際の走行である移動履歴とのマッチングにより、受付経路通りを走行したと判定する（ステップＳ２０３のＮｏ）。そして移動履歴上に存在した渋滞情報を参照し（ステップＳ２０６）、迂回しなかった旨の情報である「迂回履歴」にフラグ（本実施の形態ではバツ印で表す）を立てる（ステップＳ２０７）。なお、ここでは再び情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積することとする。

次にこうして得られた情報認知履歴より、交通情報提供規則算出部１０８において情報提供モデルを算出する。まず、情報認知履歴を参照する（ステップＳ２０８）。例えば図２１は情報認知履歴の一例である。そして迂回した場合の渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ２０９）、平均渋滞時間を算出する（ステップＳ２１０）。前述の図２２に示すように迂回した場合の平均渋滞時間「１０分」が算出される。

一方、迂回しなかった場合の渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ２１２）、平均渋滞時間を算出する（ステップＳ２１３）。前述の図２２に示すように、迂回しなかった場合の平均渋滞時間「４分」が算出される。

そして閾値を算出する（ステップＳ２１４）。例えば前述の図２２に示すように、これら平均値の中間である「７分」が算出される。そして交通情報提供規則蓄積部１０９へ情報提供モデルとして蓄積する（ステップＳ２１５）。

次に、上記フローによって得られた情報提供モデルを用いて情報提供の制御の動作を図２７のフローチャートを用いて説明する。

情報提供制御の動作フローは、前述の図２５の学習過程の動作と並行して行われる。したがって、動作ステップの一部は学習過程の動作フローと共用される。まず経路受付部１０６で行き先の経路を受け付ける（ステップＳ１０１ａ）。そして位置情報検出部１１０で位置情報を検出する（ステップＳ１０２ａ）。

この後、図２５に示す学習過程では移動履歴を蓄積するフローへと進むが（ステップＳ１０３からステップＳ１０５等）、この情報提供制御の動作では、交通事象情報取得部１０１で渋滞情報を取得する（ステップＳ３０２）。そして移動経路上に渋滞が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。存在しない場合はステップＳ３１２へ進む。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ３１２）、到着した場合（ステップＳ３１２のＹｅｓ）終了し、到着しない場合は（ステップＳ３１２のＮｏ）、ステップＳ１０２ａへと戻り、位置情報検出以降のステップを繰り返す。

一方、渋滞情報が存在する場合は（ステップＳ３０３のＹｅｓ）情報提供モデルを参照してこれら渋滞情報に関する情報提供の制御を行う。まず、迂回経路探索部１０５において迂回経路を探索し（ステップＳ３０４）、迂回経路走行判定部１０７において移動経路と迂回経路より最終迂回可能地点を算出する（ステップＳ３０５）。そして最終迂回可能地点の前か否かの判定を行う（ステップＳ３０６）。最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、ステップＳ３０７へ進み、最終迂回可能地点以降の場合（ステップＳ３０６のＮｏ）、ステップＳ３１２へと進む。

最終迂回可能地点の前の場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、取得された渋滞情報の渋滞時間を参照し（ステップＳ３０７）、情報提供モデルを参照する（ステップＳ３０８）。そして渋滞時間が情報提供モデルの閾値以上か否かを判定する（ステップＳ３０９）。閾値以上の場合のみ、迂回経路を提供する（ステップＳ３１０）。そして目的地に到着したか否かを判定し（ステップＳ３１２）、否の場合（ステップＳ３１２のＮｏ）、ステップＳ１０２ａへと戻り、これらの動作を繰り返す。

（変形例１）
ここまで、渋滞情報を提供するか否かの平均渋滞時間の算出を、情報提供状態履歴のうち、渋滞時間をもとに行う例について説明した。この構成によれば、ユーザが迂回経路を表示するための渋滞のレベルをあらかじめ設定することなく、そのユーザの迂回履歴に応じて必要と推定される迂回経路のみが提供されるので、ユーザにとって煩雑感がない快適な情報提供が実現される。

しかしながら、課題の項で述べたように、同じユーザの渋滞を許容できる度合が各渋滞箇所によって異なる場合もある。そこで、地点ごとに情報提供モデルを算出してもよい。以下、図２８、図２９を用いて説明する。

図２８は、ある地点でのユーザの移動等を示したものである。図２８において「自宅」を出発し「ゴルフ場」へ向かうユーザの経路が黒い太線で示されている。そして経路上の交差点「京２」、「京３」間に渋滞距離「１ｋｍ」、渋滞時間「３分」の渋滞が発生し取得されているとする。例えば前述の例においてユーザの情報提供モデルは情報提供状態履歴であってすべての地点の渋滞時間をもとに閾値「７分」を算出していたが、一方、ユーザによっては各渋滞場所によって迂回するか否かの行動が異なることもある。例えば本例に示すユーザは、この地点の場合、少しの渋滞でも迂回する傾向があるとする。このような場合、たとえ渋滞時間「３分」の渋滞であっても迂回経路を自動で提供するのが望ましいこととなる。そこで地点ごとに迂回するか否かの閾値を算出し、情報提供を制御することとしてもよい。

図２９は本例に示すユーザの情報認知履歴を示したものである。図２１等と同様、各渋滞情報と、その後の移動履歴より迂回したか否かの情報（丸印等で示す迂回履歴）が蓄積されている。またここでは渋滞地点「Ｎ４２（京２）からＮ４３（京３）」のみの情報を列挙している。例えば渋滞ＩＤ「０８０」には、渋滞地点「Ｎ４２（京２）からＮ４３（京３）」に、渋滞時間「３分」の渋滞が発生し、迂回履歴「丸印」、つまり迂回した旨の情報が蓄積されている。同様に渋滞ＩＤ「０８３」にも同じ地点において渋滞時間「２分」の渋滞が発生し、迂回した旨の情報が蓄積されている。一方、渋滞ＩＤ「０９３」等には、渋滞が発生せず通常通りの場合、迂回せずにそのまま通過した情報が蓄積されている。つまり、渋滞がない場合はそのまま通過するが、２、３分など少しでも渋滞が発生した場合は迂回する傾向を表している。そこで各地点ごとに渋滞情報を提供した後の行動である情報認知履歴を参照し、平均時間を算出して情報提供モデルを算出することとしてもよい。

ＶＩＣＳリンクから取得される渋滞の度合は平均速度と距離であり、例えば「１ｋｍの渋滞」はどの地点であっても同じ１ｋｍの渋滞と取得されることとなる。しかし同じ「１ｋｍの渋滞」であっても、ユーザにとって感じられる渋滞の度合は地点によって異なる場合が多い。例えば運転に慣れていないユーザにとっては、その渋滞を迂回するために狭い道を利用しなければならない場合や交通量の多い交差点を右折する必要がある場合、多少の渋滞であっても迂回経路を利用しない場合がある。しかし、容易に迂回できる場所では迂回する等、同じユーザであっても各地点によって渋滞の許容できる度合は異なる。そこで上記のように各地点に応じた情報提供モデルを算出することで、煩雑な操作なく、必要なときに必要な情報のみを提供する制御が可能となり、快適に走行することが可能となる。

（変形例２）
また、渋滞等は時間帯に応じて大きく異なるものであり、またユーザの行動も時間帯によって変化するのが一般的である。例えば平日の朝、通勤に車を利用しているユーザにとっては、会社に遅れないために、少しの渋滞が発生した場合でも迂回を行う行動をとることがある。しかし同じ地点であっても休日の場合は時間に余裕があり、多少の渋滞であってもそのままその経路を利用する等、曜日や時間帯によってユーザの許容できる渋滞の度合が異なる場合もある。そこで地点ではなく、休日ごとや平日ごと、あるいはさらに朝昼夜等の時間帯ごとに上記に示すように情報認知履歴および行動履歴を参照し、休日ごとや平日ごとに情報提供モデルを算出してもよい。これにより、ユーザの時期に依存する行動傾向に応じた情報提供が可能となる。

（変形例３）
なお、本実施の形態において、情報認知判定部１１３１は、渋滞情報が提供されて当該渋滞をユーザが認知したか否かの判定を、渋滞情報が画面に表示されたか否かの情報を用いて行うとした。画面に表示された場合、ユーザは当該渋滞を認知したと推定でき、その後の移動を参照することで、渋滞を認知した上でそのまま通過したのか、それとも渋滞を回避するために迂回したのかの判断が可能となるからである。しかしながら、ユーザが渋滞を認知したか否かを判定する基準はこれに限ったものではない。例えばスクロール表示させた場合や、音声提供された場合に認知したとしてもよい。以下、図を用いて説明する。

図３０はユーザの渋滞の認知を説明する図である。図３０には、図１２と同じ状況であって、「自宅」を出発し「華町会社」へ向かう経路が示されている。また経路上の交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生している。そしてユーザは現在、交差点「緑３」の手前に位置している。図１２に示す表示画面は、地図の広域を表示する広域表示であったため、当該渋滞箇所が表示され、最終渋滞回避地点である交差点「緑２」手前に渋滞を把握したと推定することができた。他方図３０では、画面が地図の詳細を示す「詳細表示」であるため、現在の位置では当該渋滞箇所を表示することができず、したがってユーザが渋滞を認知したとは推定できない。

しかし、本例に示すユーザは交差点「緑３」で停車中に画面をスクロールさせ、当該渋滞箇所を確認するために表示させたとする。このような場合、たとえ現在位置を表示する画面ではまだ渋滞が表示されていないが、画面をスクロールさせ渋滞表示を画面に表示させたことでユーザは渋滞を認知したと判断することができる。そこで後にユーザがとった行動の履歴を参照し、迂回したか否かの判定をすることが可能となる。

図３１は、図３０と同じ状況であって、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。図３１においても画面は詳細表示であり、このままでは最終迂回可能地点である交差点「緑２」前に渋滞を把握することができない。しかし、音声によって交差点「緑１」、「華１」間に渋滞が発生したことが通知されている。したがって最終迂回可能地点を通過する前に当該渋滞を認知したと推定することができる。このように、渋滞を認知したか否かの判定は、画面に表示された情報のみならず、その様態や、ユーザが行った操作に関する情報を用いることとしてもよい。より柔軟な情報提供モデルを算出することが可能となる。

このようなユーザのスクロール操作や装置からの音声によって渋滞情報が提供された場合、単に現在位置近辺を表示する表示画面上に表示された場合と比較して、その渋滞情報をユーザが認知した可能性がより高いと考えられる。例えば単に画面に表示される渋滞ではなく、わざわざスクロールさせて渋滞情報を確認したような場合、その後の行動は当該確認した渋滞箇所を認知してとった行動であるため、より信頼性の高い情報となる。そこで、情報提供状態に信頼値情報を設け、渋滞がどのように認知されたかによって信頼値を変更し、情報提供モデル算出に用いることとしてもよい。

図３２は情報認知履歴を示す図である。図３２に示す情報提供状態には、図２１等に示す情報認知の履歴に加え、提供された状態に基づいて算出される信頼値が付与されている。例えば画面に表示されることによって認知されたとする場合、その表示時間が重要となる。画面に長時間表示された情報はよりユーザが認知している可能性が高いと考えられるため、例えば表示時間（秒）に応じた信頼値を付与するとする。スクロールさせて確認したような渋滞はより信頼値が高いものとし、例えば「１．０（ＭＡＸ）」を付与することとする。音声の場合、必ずしもユーザは認知したとは限らないため「０．５」等、様態によって異なる信頼値を付与することとする。

また、同じ画面表示であっても、渋滞を示す矢印が赤色で点滅して表示される場合と、単に渋滞箇所を示される場合とではユーザによる認知性は異なるのが一般的である。あるいは、単に地図上に矢印で示される場合と、簡易地図として地図とは別途渋滞情報が提供されるのとでもその認知性は異なる。またさらには、同じ画面表示時間であっても、信号待ち等停車中に表示されている時間と、走行中に現在位置表示に伴って表示される時間とでは、ユーザの認知度合は異なる場合もある。また、同じ音声提供であっても、ユーザが音楽を再生中等の場合、聞き流してしまい認知している可能性が低いとも考えられる。このように渋滞情報の提供の様態や、さらにその状況等を考慮して認知度合を算出することとしてもよい。

例えば図３２では、渋滞ＩＤ「００１」は、「画面表示」であって表示時間「２００秒」であるため信頼値「０．２」が付与されている。一方、渋滞ＩＤ「０１８」は「スクロール」表示であるため信頼値「１．０」が付与されている。一方、渋滞ＩＤ「０１９」は「音声」提供であるため信頼値「０．５」が付与されている。このように算出された認知の確からしさである信頼値を用いて情報提供モデルを算出することとなる。

前述の図２１、図２２等で示す算出方法は、各情報提供状態のひとつを頻度「１」として、ユーザは提供された情報を認知したかしないかの何れかであるとして算出したが、さらにこの信頼値で重み付けをした上で平均時間を算出することで、信頼値を考慮した情報提供モデルが算出可能となる。

（変形例４）
また、今までの走行時間を考慮して情報提供モデルを算出してもよい。例えば帰省やスキーなどの娯楽等で今まで長時間走行してきたような場合、ドライバはたとえ休憩をとりつつ走行してきたとしても、かなり疲れている場合もある。このような場合は、渋滞が発生した場合、情報提供モデルとして算出されている渋滞の許容度合、つまり平均渋滞時間を下げ、少しの渋滞が発生した場合でも迂回経路を提供し、より快適に運転ができるよう促してもよい。たとえ普段は多少の渋滞でもそのまま走行するユーザであっても、長時間運転を続けていた場合、さらに渋滞につかまることを好まない場合も多い。このような場合、渋滞情報や迂回経路を提供することでより安全に走行を促すことが可能となる。

（変形例５）
移動履歴をもとにユーザの移動先を予測する手法が、周知となっている。そこで本発明においても、そのような周知の手法を用いて移動履歴から移動先を予測し、当該予測された移動先を経路受付部１０６への入力としてもよい。

移動先を手入力せず、装置による予測に任せることは、通勤経路等、普段慣れた経路を走行する場合によく行われる。そのような場合には、音楽再生などを行い、現在位置表示さえしない場合も多い。かかる場合、移動先経路上に渋滞が発生してもユーザは知ることができないため、渋滞を通知し、さらには迂回経路探索するのが好ましい。

しかしながら、前述したように、渋滞を許容できる程度はユーザによって様々であり、ユーザに応じて適正な量の情報提供がなされることもまた重要である。

したがって本発明に示すように情報提供モデルを算出し、情報提供モデルに応じて迂回経路など交通情報の提供を制御する手法は、移動先を予測して情報を自動で提供するようなカーナビにおいても大変有効な手法である。

（最小構成）
なお、本実施の形態における移動履歴の蓄積は、経路のマッチングの容易さを考慮して地図情報を参照してノード系列へと変換したが、例えばＧＰＳ等の位置情報検出部１１０で検出された緯度経度情報を履歴として蓄積することも可能であるため、必ずしも必要な構成要素ではない。したがって本実施の形態に示す発明は、図３３に示す構成要素によって実現可能である。

すなわち、本発明を実施するための最小構成は、交通に関する交通情報を提供する装置であって、交通事象に関する交通事象情報を取得する交通事象情報取得部１０１と、前記交通情報を提供する交通情報提供部１０３と、前記交通情報提供部１０３に提供された前記交通情報を提供情報として蓄積する情報提供状態蓄積部１０４と、ユーザの位置情報を検出する位置情報検出部１１０と、前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積部１１１と、前記ユーザの移動経路を受け付ける経路受付部１０６と、前記情報認知履歴蓄積部１１３に蓄積された情報認知履歴と、前記移動履歴蓄積部１１１に蓄積された前記移動履歴をもとに前記受付経路に対する迂回走行を判定する迂回経路走行判定部１０７と、前記迂回経路走行判定部１０７で判定された前記迂回走行をもとに、前記交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出部１０８と、前記交通情報規則をもとに前記交通情報提供部１０３による前記交通情報の提供を制御する交通情報提供制御部１０２とから構成される。

（最小構成の他の例）
また本実施の形態では、ユーザの渋滞に対する認知の判定を、表示画面に表示されたか否か等をもとに行ったが、例えば別途認知に関する判定を行う認知判定手段を設けて情報を蓄積し、情報提供モデル算出に用いることとした他の構成例を考えることもできる。したがってこの場合の発明は、図３４に示す構成要素によって実現可能である。

すなわち、本発明を実施するための最小構成の他の例は、図３３に示される交通情報提供装置に、前記情報提供状態蓄積部１０４に蓄積された前記提供情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定部１１３１と、前記情報認知判定部１１３１で判定された認知性を蓄積する情報認知履歴蓄積部１１３とを追加して構成される。

本発明は、交通に関する情報を提供する装置として、例えばカーナビゲーション装置や携帯端末機に備えられ、提供された交通事象情報に基づいて情報提供の規則を算出し、規則に応じて情報を提供することで必要な情報をユーザに提供する情報提供装置として利用できる。

図１は、本発明の実施の形態１における交通情報提供装置の構成の一例を示す図である。 図２は、交通情報提供部によって提供される交通情報を説明するための図である。 図３は、表で表された渋滞情報の一例を示す図である。 図４は、移動中のユーザの位置を示す図である。 図５は、ユーザの移動を説明するための図である。 図６は、検出された位置情報を表で示した図である。 図７は、移動履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を示す図である。 図８は、ユーザの別の移動を示す図である。 図９は、移動履歴の一例を示した図である。 図１０は、カーナビの画面表示範囲の一例を示す図である。 図１１は、迂回経路を走行した場合の移動を示した図である。 図１２は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。 図１３は、渋滞情報を提供した状態を説明するための図である。 図１４は、現在位置と画面表示の尺度から現在表示されている領域の算出について説明するための図である。 図１５は、情報提供状態蓄積部に情報提供状態履歴として蓄積された渋滞情報を示す図である。 図１６は、ユーザの移動を示す図である。 図１７は、情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報認知履歴の一部を示す図である。 図１８は、情報認知履歴の一例を詳細表示画面の場合について示した図である。 図１９は、渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図であり、（ａ）は経路受付部で受け付けた経路の一例を示す図、（ｂ）はユーザが実際に走行した履歴の一例を示す図、（ｃ）は情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報の一例を示す図である。 図２０は、渋滞を回避して走行したか否かの判定を説明するための図であり、（ａ）は経路受付部で受け付けた経路の一例を示す図、（ｂ）はユーザが実際に走行した履歴の他の一例を示す図、（ｃ）は情報認知履歴蓄積部に蓄積された情報の一例を示す図である。 図２１は、情報認知履歴蓄積部へ蓄積された情報を列挙した図である。 図２２は、渋滞提供モデルの算出を説明する図である。 図２３は、情報提供の一例を示す図である。 図２４は、情報提供の別の一例を示す図である。 図２５は、学習過程を示すフローチャートである。 図２６は、情報提供モデル算出過程を示すフローチャートである。 図２７は、情報提供制御過程を示すフローチャートである。 図２８は、ある地点でのユーザの移動等を示した図である。 図２９は、本例に示すユーザの情報認知履歴を示した図である。 図３０は、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。 図３１は、ユーザの渋滞の認知を説明する図である。 図３２は、情報認知履歴を示す図である。 図３３は、本発明を実施するための最小構成を示す図である。 図３４は、本発明を実施するための最小構成の他の例を示す図である。 図３５は、従来の交通渋滞情報提供装置の構成の一例を示す図である。 図３６は、従来の交通渋滞情報提供装置による表示例を示す図である。

符号の説明

１１ 経路設定部
１２ 走行経路上渋滞判定部
１３ 渋滞情報提供部
１４ 迂回経路探索判定部
１５ 表示部
１６ 渋滞度合設定部
１７ 渋滞度合蓄積部
１０１ 交通事象情報取得部
１０２ 交通情報提供制御部
１０３ 交通情報提供部
１０４ 情報提供状態蓄積部
１０５ 迂回経路探索部
１０６ 経路受付部
１０７ 迂回経路走行判定部
１０８ 交通情報提供規則算出部
１０９ 交通情報提供規則蓄積部
１１０ 位置情報検出部
１１１ 移動履歴蓄積部
１１２ 地図情報蓄積部
１１３ 情報認知履歴蓄積部
１１３１ 情報認知判定部

Claims (11)

1. 交通情報を提供する交通情報提供装置であって、
   交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得手段と、
   前記交通事象情報に関係する交通情報をユーザに提供する交通情報提供手段と、
   前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積手段と、
   ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出手段と、
   前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、
   前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付手段と、
   前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定手段と、
   前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出手段と、
   新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御手段と
   を備えることを特徴とする交通情報提供装置。
2. 交通情報提供装置は、さらに、
   前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された交通情報に対する前記ユーザの認知性を判定する情報認知判定手段と、
   前記情報認知判定手段で判定された認知性を蓄積する情報認知履歴蓄積手段とを備え、
   前記迂回経路走行判定手段は、さらに前記情報認知履歴蓄積手段に蓄積された認知性を用いて、前記期待される移動経路を意図的に走行したか意図的に迂回したかを判定し、
   前記交通情報提供規則算出手段は、前記迂回経路走行判定手段によって、期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の交通情報提供装置。
3. 前記交通事象情報は、渋滞に関して、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、及び速度のうち少なくとも１つを表し、前記交通情報は、前記渋滞に関係する渋滞情報であり、
   前記渋滞情報規則算出手段は、渋滞情報を提供するか否かを定める閾値を前記規則として算出し、
   前記情報提供制御手段は、新たな交通事象情報が取得されると、前記新たな交通事象情報によって表される、渋滞の程度を表す段階値、長さ、時間、又は速度が前記閾値未満である場合に、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する渋滞情報の提供を抑制する
   ことを特徴とする請求項２記載の交通情報提供装置。
4. 前記交通事象情報は、さらに渋滞の発生位置を表し、
   前記渋滞情報規則算出手段は、異なる位置を表す複数の交通事象情報についてそれぞれ独立した規則を算出する
   ことを特徴とする請求項３記載の交通情報提供装置。
5. 前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供された様態を表す様態情報、及び前記様態に応じた認知性を表す認知信頼値を蓄積し、
   前記交通情報提供規則算出手段は、前記期待される移動経路を意図的に走行したと判定された場合の交通事象情報と、前記意図的に迂回したと判定された場合の交通事象情報とを、前記認知信頼値で重み付けして用いて、前記規則を算出する
   ことを特徴とする請求項２記載の交通情報提供装置。
6. 前記情報提供手段は、前記交通情報を画面に表示する表示手段からなり、
   前記様態情報とは、前記表示手段に表示された表示位置、表示時間、表示タイミング、スクロールの有無、の少なくとも一つを含む情報である
   ことを特徴とする請求項５記載の交通情報提供装置。
7. 前記情報提供手段は、前記交通情報を音声で提供する音声提供手段からなり、
   前記様態情報とは、前記音声提供手段で提供された提供場所、提供時間、提供タイミングの少なくとも一つを含む情報である
   ことを特徴とする請求項５記載の交通情報提供装置。
8. 前記情報提供状態蓄積手段は、さらに、前記交通情報提供手段によって前記交通情報が提供されたときの走行地点を表す提供位置を蓄積し、
   前記交通情報提供装置は、さらに、
   前記位置情報検出手段と、前記経路受付手段をもとに渋滞を回避できる回避可能地点を算出する迂回可能地点算出手段を有し、
   前記迂回経路走行判定手段は、前記提供位置が前記回避可能地点より前の場合、迂回走行と判定する
   ことを特徴とする請求項２記載の交通情報提供装置。
9. 前記交通情報提供装置はさらに、
   前記移動履歴および前記位置情報検出手段より検出される現在の位置情報をもとに将来の移動経路を予測する移動先予測手段を有し、
   前記経路受付手段は、前記移動先予測手段によって予測された経路を前記受付経路とする
   ことを特徴とする請求項２記載の交通情報提供装置。
10. 交通情報をユーザに提供する方法であって、
    交通に関する事象を表す交通事象情報を取得する交通事象情報取得ステップと、
    前記交通事象情報に関連する交通情報をユーザに提供する交通情報提供ステップと、
    前記交通情報提供手段によって提供された交通情報を蓄積する情報提供状態蓄積ステップと、
    ユーザの現在位置を示す位置情報を逐次検出する位置情報検出ステップと、
    前記検出された位置情報の系列を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積ステップと、
    前記ユーザの期待される移動経路を受け付ける経路受付ステップと、
    前記情報提供状態蓄積手段に蓄積された前記提供された交通情報と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とをもとに、前記期待される移動経路を走行したか迂回したかを判定する迂回経路走行判定ステップと、
    前記迂回経路走行判定手段において、期待される移動経路を走行したと判定された場合の交通事象情報と、迂回したと判定された場合の交通事象情報とを用いて、交通情報を提供する規則を算出する交通情報提供規則算出ステップと、
    新たな交通事象情報が取得されると、前記規則をもとに、前記交通情報提供手段による前記新たな交通事象情報に関係する交通情報の提供を制御する情報提供制御ステップと
    を含むことを特徴とする交通情報提供方法。
11. 請求項１０記載の交通情報提供方法に含まれるステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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